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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种跌倒碰撞伤害识别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：CN116704413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310695249.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种跌倒碰撞伤害识别方法是由李洪波;刘勇国;李巧勤;张云;朱嘉静设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跌倒碰撞伤害识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跌倒碰撞伤害识别方法，首先采集视频获取影像，对得到的影像数据进行预处理，提取骨架信息及局部关注区域，再分别进行人体动作流处理与局部图像流处理，得到动作特征与局部图像特征通过多层感知机进行融合，得到碰撞部位识别结果，最后对碰撞部位识别结果序列进一步挖掘，得到伤害严重程度分级结果。本发明的方法依赖普通的摄像监控设备以及计算机，通过人体姿态动作特征和局部关注区域的图像特征融合，提高跌倒碰撞伤害部位识别精度，并对伤害严重程度进行分级，为及时告警和后续救援提供了更有价值的参考信息。

本发明授权一种跌倒碰撞伤害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跌倒碰撞伤害识别方法，具体步骤如下：S1、采集视频获取影像；S2、对步骤S1得到的影像数据进行预处理，提取骨架信息及局部关注区域；所述局部关注区域获取方式为：基于识别出的一帧人体姿态，即单帧骨架数据s，对人体关节部位周围图像进行截取，即以关节点为中心、边长等于身高15％的正方形图像，得到13个RGB数据流即为局部关注区域集合r；S3、人体动作流处理；S4、局部图像流处理；S41、针对N个输入的局部关注区域图像流，每个单独进行卷积运算提取特征；将得到的局部关注区域集合r作为3D卷积网络的输入，即视为层数i＝0的特征图；对N个局部关注区域通过时空卷积运算，得到图像卷积特征流C＝[C1,C2,...,CN]；S42、多头注意力机制融合身体部位特征；首先，将C视为特征序列，序列的每个部分对应相应的身体部位；将Ci分别与可学习的查询权重矩阵Wq、键权重矩阵Wk、值权重矩阵Wv相乘，从而身体部位信息扩散到三个不同特征空间，在进行维度放缩稳定点积值分布后通过softmax求出相似度矩阵，得到最终的输出矩阵；在得到所有N个部位的放缩注意力处理特征后，将各个部位视为不同的通道维度，采用多头注意力公式让不同的头学习到部位的不同信息，发现不同层次的部位特征，并将这些信息整合得到最终的表示；多头注意力公式如下：MultiAttentionC＝Concathead1,head2,......,headNWe其中，We表示多头卷积注意力的融合权重矩阵；对多头注意力的输出结果应用层归一化，得到最终的输出局部图像流特征E；S5、特征融合与碰撞部位识别；S6、序列化建模伤害程度判定。

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