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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利摔倒行为检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116168447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310026224.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权摔倒行为检测方法、装置、电子设备及存储介质是由孙少欣;陈光辉;苏晓杰;李睿设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本摔倒行为检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种摔倒行为检测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：基于队列窗口获取摄像头拍摄的监控视频数据；将监控视频数据输入经过训练的摔倒检测模型，得到由摔倒检测模型输出的与队列窗口的时序对应的检测结果，其中，摔倒检测模型包括YOLOv5模型，YOLOv5模型的Backbone设置有递归门控卷积gnConv模块；当检测结果表征监控视频数据中存在摔倒行为时，根据检测结果中的危险等级，发出与危险等级对应的报警提示。如此，可以在检测结果中体现出摔倒在时间维度上的特征，有利于他人及时发现摔倒情况的发生，以便于及时对摔倒人员进行救援。

本发明授权摔倒行为检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种摔倒行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：基于队列窗口获取摄像头拍摄的监控视频数据；将所述监控视频数据输入经过训练的摔倒检测模型，得到由所述摔倒检测模型输出的与所述队列窗口的时序对应的检测结果，其中，所述摔倒检测模型包括YOLOv5模型，所述YOLOv5模型包括输入模块Input、主干网络Backbone、特征融合层Neck和输出模块Output，其中，所述Backbone设置有递归门控卷积gnConv模块，所述gnConv模块的输入端通过CSP1_3与SPP连接，所述gnConv模块的输出端与所述特征融合层Neck中的CSP1_2连接；当所述检测结果表征所述监控视频数据中存在摔倒行为时，根据所述检测结果中的危险等级，发出与所述危险等级对应的报警提示；其中，将所述监控视频数据输入经过训练的摔倒检测模型，得到由所述摔倒检测模型输出的与所述队列窗口的时序对应的检测结果，包括：通过所述Input将所述监控视频数据中的图像帧输出至所述Backbone；通过所述Backbone对所述监控视频数据中的图像帧进行特征提取，得到提取的第一类图像特征，其中，所述gnConv模块用于将自注意力中的两阶交互扩展到任意阶；通过所述Neck对所述第一类图像特征进行融合，得到第二类图像特征；通过所述Output对所述第二类图像特征进行行为检测，得到与所述队列窗口的时序对应的所述检测结果；通过所述Output对所述第二类图像特征进行行为检测，得到与所述队列窗口的时序对应的所述检测结果，包括：通过所述Output对所述第二类图像特征进行行为检测，得到与所述队列窗口中的每个图像帧对应的识别结果；根据所述每个图像帧的识别结果，确定所述队列窗口的窗口状态及所述检测结果，所述窗口状态表示为： 其中，在得到所述队列窗口的窗口状态之后，根据前一帧-当前帧的窗口状态切换，得到所述队列窗口中视频片段是否存在摔倒行为，以及摔倒行为的危险等级，s指所述窗口状态；S1表示所述队列窗口中的图像帧均是未识别帧；S2表示所述队列窗口的图像帧中同时具有识别帧和未识别帧；S3表示所述队列窗口中的图像帧均是识别帧；x指所述队列窗口中的识别帧数量；y指所述队列窗口中的未识别帧数量；m指所述队列窗口的宽度。

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