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摘要：本发明属于多模态数据融合技术领域，涉及一种基于多模态数据融合的摔倒检测方法及系统，包括：采集多模态数据并提取多模态特征；对多模态特征进行初步特征融合，得到初步融合特征；根据初步融合特征计算加权置信shapley值，根据加权置信shapley值对初步融合特征进行加权融合，得到加权融合特征；利用Transformer模型对加权融合特征进行处理，得到深度融合特征；根据深度融合特征得到分类结果；计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值最小时，完成摔倒检测模型训练；本发明在计算Shapley值时通过引入置信度和可靠度计算，使得融合过程能够更好地处理不确定性和冲突信息，提高了结果的稳健性。
主权项：1.一种基于多模态数据融合的摔倒检测方法，其特征在于，包括：采集多模态数据，将多模态数据输入训练好的摔倒检测模型，得到检测结果；摔倒检测模型的训练过程包括：S1、采集多模态数据，并根据多模态数据提取多模态特征；S2、对多模态特征进行初步特征融合，得到初步融合特征；S3、根据初步融合特征计算加权置信shapley值，根据加权置信shapley值对初步融合特征进行加权融合，得到加权融合特征；S4、利用Transformer模型对加权融合特征进行处理，得到深度融合特征；S5、根据深度融合特征得到分类结果；S6、根据分类结果、加权后的初步融合特征以及深度融合特征计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值最小时，完成模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多模态数据融合的摔倒检测方法及系统
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