[发明专利]一种基于深度学习3D姿态评估的跌倒检测方法在审
| 申请号： | 202110382695.4 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113111767A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 刘镇硕;方倩 | 申请（专利权）人： | 上海泗科智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州中合知识产权代理事务所(普通合伙) 32266 | 代理人： | 阮梅 |
| 地址： | 201601 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习3D姿态评估的跌倒检测方法，包括如下步骤：通过双目摄像机实时采集目标人物的双目摄像机左右图像；调用预先训练的人体骨骼关键点检测模型检测出双目摄像机左右图像中的2D人体骨骼关键点；基于双目摄像机的参数和双目摄像机左右图像中的2D人体骨骼关键点构建人物的3D人体骨架，并根据预设规则，判断人物是否发生跌倒。本发明将双目立体视觉与深度学习结合进行做人体骨骼关键点检测，实时抽取了场景中人物的3D人体骨架，基于3D人体骨架进行高效的、准确的跌倒检测，且使用便捷、使用成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 姿态 评估 跌倒 检测 方法 | ||
【主权项】：
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