摘要
本发明属于图像分析技术领域,本发明公开了基于AI图像分析的老年健康状态预测与告警方法,通过获取老年人活动环境的深度图像、彩色图像与压力图像,对深度图像与压力图像进行联合分析,识别出监测区域内的地形语义区域,并据此对老年人的步态轮廓进行动态分割。通过分析步态子区域的深度变化特征与运动周期特征,计算地形步态耦合度,从而筛选出异常步态子区域。针对这些异常区域,融合地形步态耦合度、彩色图像的动态纹理特征以及压力图像的压力分布特征,构建跨模态健康风险向量。基于此向量,准确预测老年人的健康状态,并生成相应的告警信号。本发明实现了对老年人健康状态的精准评估与及时预警,为老年人居家安全提供了智能化保障。
技术关键词
健康状态预测
告警方法
图像分析
跨模态
语义分割模型
步态轮廓
动态纹理特征
复杂度
彩色图像
压力
风险
像素点
分布特征
卷积神经网络训练
语义标签
老年人居家