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公开(公告)号：CN112906535A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110170064.6
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 哈尔滨鹏路智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法，主要解决现有摔倒检测算法对小目标检测准确率低及无法实现多目标检测的问题。其方案是：(1)对公开的摔倒检测数据集进行补充，制作摔倒检测融合数据集；(2)对YOLOv4网络进行改造，搭建针对人体特性的YOLOv4摔倒检测网络；(3)使用K‑means算法针对摔倒检测融合数据集更新anchors值；(4)采用Label Smoothing对网络标签进行改造；(5)对改造后YOLOv4网络进行训练和测试。本发明提高了小目标的摔倒检测精度，实现了多目标的摔倒检测，可应用于易发生摔倒的场所，提高对于摔倒人群的救助效率。
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公开(公告)号：CN110363959B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910451127.8
申请日：2019-05-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 本发明公开了一种基于足底压力和三轴加速度传感器的摔倒判定方法，包括：判断足底压力差值是否达到设定阈值；每隔0.25秒采集足底压力与三轴加速度数据一次；求出该0.25秒内的足底压力均值和三轴加速度均值；求出该0.5秒内的足底压力变化率和三轴加速度变化率；判断使用者两只脚0.5秒内的足底压力变化率是否均为负值；判断使用者两只脚0.5秒内的足底压力变化率和三轴加速度变化率的绝对值是否达到各自设定的摔倒阈值；判断连续3秒内的足底压力变化率是否出现正值。本发明利用足底压力和三轴加速度数据变化率实现对使用者的摔倒判定，且有摔倒二次辅助判定保证检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112906535B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110170064.6
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 哈尔滨鹏路智能科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法，主要解决现有摔倒检测算法对小目标检测准确率低及无法实现多目标检测的问题。其方案是：(1)对公开的摔倒检测数据集进行补充，制作摔倒检测融合数据集；(2)对YOLOv4网络进行改造，搭建针对人体特性的YOLOv4摔倒检测网络；(3)使用K‑means算法针对摔倒检测融合数据集更新anchors值；(4)采用Label Smoothing对网络标签进行改造；(5)对改造后YOLOv4网络进行训练和测试。本发明提高了小目标的摔倒检测精度，实现了多目标的摔倒检测，可应用于易发生摔倒的场所，提高对于摔倒人群的救助效率。
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公开(公告)号：CN110363959A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910451127.8
申请日：2019-05-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 本发明公开了一种基于足底压力和三轴加速度传感器的摔倒判定方法，包括：判断足底压力差值是否达到设定阈值；每隔0.25秒采集足底压力与三轴加速度数据一次；求出该0.25秒内的足底压力均值和三轴加速度均值；求出该0.5秒内的足底压力变化率和三轴加速度变化率；判断使用者两只脚0.5秒内的足底压力变化率是否均为负值；判断使用者两只脚0.5秒内的足底压力变化率和三轴加速度变化率的绝对值是否达到各自设定的摔倒阈值；判断连续3秒内的足底压力变化率是否出现正值。本发明利用足底压力和三轴加速度数据变化率实现对使用者的摔倒判定，且有摔倒二次辅助判定保证检测结果的准确性。
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