基于融合坐标系时空图卷积网络的红外视频跌倒检测方法

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基于融合坐标系时空图卷积网络的红外视频跌倒检测方法
申请号:CN202410940609
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118823877A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本公开实施例提供了一种基于融合坐标系空时图卷积网络的红外视频跌倒检测方法,包括:对红外人体视频进行降采样以获得红外人体视频帧序列;对所述红外人体视频帧序列进行图像增强处理,获得增强后的红外视频帧序列;对所述增强后的红外视频帧序列进行人体骨架关键点数据提取;对提取得到的人体骨架关键点数据进行预处理,得到直角坐标系和极坐标系下的人体骨架关键点序列;利用基于时空图卷积网络构建的跌倒动作分类检测模型对所述人体骨架关键点序列进行处理,获得融合直角坐标系和极坐标系下的人体跌倒检测结果,其中,所述人体跌倒检测结果表示人体跌倒或未跌倒。该方法能够提升人体跌倒检测结果的精度。
技术关键词
人体骨架 关键点 人体跌倒检测 空间特征提取 坐标系 视频帧 跌倒检测方法 特征提取模块 骨架特征 序列 稀疏特征提取 人体姿态估计 卷积网络模型 通道 时序特征 数据 图像增强
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