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申请/专利权人：西藏大学;西藏金橘智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的高原温室人员跌晕倒检测方法，属于人体识别技术领域，包括以下步骤：采集跌晕倒图像数据集，并采用FCN算法对跌晕倒图像数据集中的跌晕倒图像进行语义分割，得到人体区域；计算人体区域的面积比例以及长宽比，判断是否为跌晕倒状态或站立状态，若是，则得到跌晕倒检测结果，结束检测流程，否则，对跌晕倒图像数据集进行数据增广操作，得到跌晕倒增广图像；将跌晕倒增广图像输入至改进HRNetw32‑PoseC3D模型进行动作分类，得到跌晕倒检测结果，结束检测流程。本发明解决了现有技术存在鲁棒性差、对不同三维模态的兼容性差以及计算开销高的问题。
主权项：1.一种基于语义分割的高原温室人员跌晕倒检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集跌晕倒图像数据集，并采用FCN算法对跌晕倒图像数据集中的跌晕倒图像进行语义分割，得到人体区域；S2、计算人体区域的面积比例，判断面积比例是否达到预设阈值，若是，则进入步骤S3，否则，进入步骤S4；S3、计算体区域的长宽比，并根据人体区域的长宽比判断是否为跌晕倒状态或站立状态，若是，则得到跌晕倒检测结果，结束检测流程，否则，进入步骤S4；S4、对跌晕倒图像数据集进行数据增广操作，得到跌晕倒增广图像；S5、将跌晕倒增广图像输入至改进HRNetw32-PoseC3D模型进行动作分类，得到跌晕倒检测结果，结束检测流程。
全文数据：
权利要求：
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