一种人体跌倒预测方法、装置、电子设备及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
一种人体跌倒预测方法、装置、电子设备及存储介质
申请号:CN202410872756
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118648892B
公开日期:2025-02-11
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种人体跌倒预测方法、装置、电子设备及存储介质,属于跌倒预测技术领域,其方法包括:获取待检测视频流,并确定待检测视频流中的多帧待检测图像;分别基于第一模态特征提取模型和第二模态特征提取模型对各帧待检测图像进行特征提取,对应获得人体骨骼特征图和人体紧密型特征图;将人体骨骼特征图和人体紧密型特征图输入至跌倒预测模型中,获得跌倒概率,基于跌倒概率确定跌倒结果。本发明通过基于人体骨骼特征图和人体紧密型特征图对跌倒概率进行预测,提高人体姿态信息的全面性,进而提高了预测模型预测出的跌倒概率的准确性。
技术关键词
跌倒预测方法 骨骼关键点 特征提取模型 注意力 人体骨骼 图像 视频流 人体关节点 骨骼特征 通道 像素 模块 姿势 特征提取单元 电子设备 时序 可读存储介质 存储器
系统为您推荐了相关专利信息
1
针对大语言模型的结构化剪枝方法以及相关设备
掩码矩阵 大语言模型 剪枝方法 注意力 度量
2
一种用于弯道行驶的异常检测及预警方法及系统
预警方法 车道检测 锐化滤波器 Sigmoid函数 线性单元
3
基于深度学习的多模态自适应数字人系统及其情感智能优化方法
深度情感分析 推荐算法 生成式对抗网络 智能优化方法 面部
4
基于多模态特征的任务处理方法、装置、系统及介质
多模态特征 融合特征 输出模块 数据 文本
5
基于行业大模型的智能数据分析方法及系统
智能数据分析方法 归因 异常状态 LCS算法 生成事件
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号