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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本公开实施例提供了一种基于融合坐标系空时图卷积网络的红外视频跌倒检测方法，包括：对红外人体视频进行降采样以获得红外人体视频帧序列；对所述红外人体视频帧序列进行图像增强处理，获得增强后的红外视频帧序列；对所述增强后的红外视频帧序列进行人体骨架关键点数据提取；对提取得到的人体骨架关键点数据进行预处理，得到直角坐标系和极坐标系下的人体骨架关键点序列；利用基于时空图卷积网络构建的跌倒动作分类检测模型对所述人体骨架关键点序列进行处理，获得融合直角坐标系和极坐标系下的人体跌倒检测结果，其中，所述人体跌倒检测结果表示人体跌倒或未跌倒。该方法能够提升人体跌倒检测结果的精度。
主权项：1.一种基于融合坐标系时空图卷积网络的红外视频跌倒检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对红外人体视频进行降采样以获得红外人体视频帧序列；步骤2，对所述红外人体视频帧序列进行图像增强处理，获得增强后的红外视频帧序列；步骤3，对所述增强后的红外视频帧序列进行人体骨架关键点数据提取；步骤4，对提取得到的人体骨架关键点数据进行预处理，得到直角坐标系和极坐标系下的人体骨架关键点序列；步骤5，利用基于时空图卷积网络构建的跌倒动作分类检测模型对所述人体骨架关键点序列进行处理，获得融合直角坐标系和极坐标系下的人体跌倒检测结果，其中，所述人体跌倒检测结果表示人体跌倒或未跌倒。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于融合坐标系时空图卷积网络的红外视频跌倒检测方法
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