摘要
本发明公开了一种基于多模态人工智能模型的老人摔倒报警系统,包括数据采集模块、多模态融合模块、人工智能分析模块、报警模块和后台管理系统。数据采集模块采集老人的视频图像数据、可穿戴设备数据和环境数据;多模态融合模块对不同模态的数据进行融合处理,生成多模态特征向量;人工智能分析模块基于多模态人工智能模型对特征向量进行分析,输出老人摔倒的概率和置信度;当判断老人摔倒且置信度达到预设阈值时,报警模块启动报警;后台管理系统对系统进行配置、管理和监控。本发明通过融合多种模态数据,利用深度学习技术实现对老人摔倒情况的高效、准确检测和及时报警,为老人的安全和健康提供有力保障,适用于养老机构、社区养老服务中心以及独居老人家庭等场景。
技术关键词
老人摔倒报警
人工智能模型
多模态
后台管理系统
可穿戴设备数据
数据采集模块
分析模块
深度神经网络架构
摔倒检测算法
融合策略
视频
数据采集设备
深度学习技术
监测老人
环境传感器
图像
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
协方差矩阵
信号特征
交互建模方法
协作关系
噪声特征
缺陷智能
齿轮轴
传感
深度学习模型训练
溯源信息
人工智能辅助
图像分析模型
中心服务器
分析方法
参数
多模态
时序异常检测方法
滑动时间窗口
异常数据
矩阵