一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法及系统

本申请公开了一种基于多模态数据的跌倒行为判定与预警方法及系统，属于智能监测与健康安全技术领域，该方法包括：Jetson Nano处理器处理摄像头获取的视频流，得到人体姿态检测结果；毫米波雷达获取人体运动状态信息，根据突变值判定运动状态，得到人体运动状态检测结果；血氧手环采集人体生理数据，识别突发性生理异常，得到生理异常数据；根据姿态检测结果、运动状态检测结果和生理异常数据，向云端平台发送不同等级的信号状态；云端平台接收并融合信号状态，基于融合后的多维度信息，采用跌倒行为分级预警并触发分级报警机制。解决了数据利用率低及响应手段单一的问题，提高了跌倒监测的准确率与适应性。