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一种在运动行为中识别跌倒事件的深度三维卷积神经网络检测方法

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本发明专利提供了一种针对运动中人体跌倒事件的深度三维卷积网络检测方法。其特征在于：(1)每隔3秒监测接下来的6秒视频片段，在6秒视频片段中等间距提取18帧视频图像；将18帧图像输入特定的深度三维卷积神经网络孪生网络，并通过该网络得出是否有人跌倒的判定概率；将概率大于0.5的视频片段判定为该段时间片段内有跌倒事件发生。

著录项

公开/公告号CN113920588A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-11

原文格式PDF
申请/专利权人首都体育学院;
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申请/专利号CN202111291424.4
发明设计人王秋睿;唐子人;王子朴;
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申请日2021-11-03
分类号G06V40/20(20220101);G06V40/10(20220101);G06V10/46(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 100191 北京市海淀区北三环西路11号高德楼201
入库时间 2023-06-19 13:51:08

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