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申请/专利权人：西安工程大学
摘要：本发明公开了一种基于人体关键点的跌倒检测方法，包括如下步骤：使用图像采集设备采集实时图像数据，并以数据流的形式传输实时图像数据；对实时图像数据进行抽帧，将抽帧后的实时图像数据输入YOLOv8‑Pose姿态检测网络，通过YOLOv8‑Pose姿态检测网络输出人体信息，并通过Deep‑Sort目标跟踪算法跟踪实时图像数据中的人体目标；根据实时图像数据和人体信息，确定实时图像数据中包含的人物的动作信息；当动作信息为摔倒时，向客户端发送警示信息并确定动作信息对应的目标实时图像数据和目标时间信息，当动作信息不为摔倒时，返回步骤S3；将目标实时图像数据和目标时间信息前后预设时间段内的实时图像数据保存到云端服务器中。本发明可以提高跌倒的检测精度并及时预警。
主权项：1.一种基于人体关键点的跌倒检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、使用图像采集设备采集实时图像数据，并以数据流的形式传输所述实时图像数据，所述实时图像数据包括时间信息；S2、对所述实时图像数据进行抽帧，将抽帧后的实时图像数据输入YOLOv8-Pose姿态检测网络，通过所述YOLOv8-Pose姿态检测网络输出人体信息，并通过Deep-Sort目标跟踪算法跟踪所述实时图像数据中的人体目标；S3、根据所述实时图像数据和所述人体信息，确定所述实时图像数据中包含的人物的动作信息；S4、判断所述动作信息是否为摔倒，当所述动作信息为摔倒时，向客户端发送警示信息并确定所述动作信息对应的目标实时图像数据和目标时间信息，当所述动作信息不为摔倒时，返回步骤S3；S5、将所述目标实时图像数据和所述目标时间信息前后预设时间段内的实时图像数据保存到云端服务器中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 一种基于人体关键点的跌倒检测方法
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