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龙图腾网恭喜闽江学院申请的专利基于深度学习的行人跌倒检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114373142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111383424.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的行人跌倒检测方法是由李佐勇;陈健;许腾;蔡远征设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的行人跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的行人跌倒检测方法。首先，将需要检测的视频输入到行人检测结构模块中，然后对视频进行抽帧和标记，提取每一帧的特征，再对行人的BBOX进行回归运算。操作结果从分支1输入到多目标追踪模块，多目标追踪模块首先从行人检测模块的BBOX特征图中提取深度特征。然后通过计算BBOX特征和追踪器中的特征集之间的余弦距离进行特征匹配。同时，行人检测模块得到的结果从分支2进入跌倒检测模块。最后，系统根据识别出的人体姿态输出相应的报警信号。实验结果表明，该发明提升了跌倒检测的准确度。

本发明授权基于深度学习的行人跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的行人跌倒检测方法，其特征在于，将待检测视频输入到行人跌倒检测系统中，通过行人跌倒检测系统中各网络块的功能输出视频中的两类人体姿态和相应的报警信号；首先，将需要检测的视频输入到行人检测模块中，然后对视频进行抽帧和标记，提取每一帧的特征，再对行人的BBOX进行回归运算，得到的操作结果从分支1输入到多目标追踪模块，多目标追踪模块从行人检测模块的BBOX特征图中提取深度特征，然后通过计算BBOX特征和追踪器中的特征集之间的余弦距离进行特征匹配，追踪器的输出输入至跌倒检测模块；同时，行人检测模块得到的操作结果从分支2进入跌倒检测模块，行人跌倒检测系统根据识别出的人体姿态输出相应的报警信号；所述行人检测模块采用改进的YOLOv3网络，多目标追踪模块采用DeepSORT算法，跌倒检测模块采用YOLOv5网络。

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