一种基于深度学习的跌倒预警方法与系统

本发明提出一种基于深度学习的跌倒预警方法与系统，属于跌倒检测与图像识别技术领域。方法包括录入被监控目标人物的身体参数，基于所述身体参数获取实际质心坐标后采用第一雷达跌倒推算模型执行室内跌倒现象检测以及采用第二视频流迭代检测模型执行室外室外跌倒现象，并持续更新训练样本集进而更新训练所述第二视频流迭代检测模型。系统包括设置于室内环境的第一毫米波雷达、第二环境视觉传感器以及设置于室外环境的第三环境视觉传感器。本发明实现了已知特征的目标人物的室内室外的全过程跌倒检测，降低了深度学习模型训练复杂度的同时，能够实现深度学习的图像检测模型的自适应训练更新，并且提升了模型的不同环境适配度。