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基于深度神经网络与全景分割的跌倒预判方法

专利号:ZL202110076029.8

专利类型:发明授权

发明人:张立国; 李枫; 胡林; 杨曼; 刘博; 孙胜春; 张子豪; 李义辉

公开(公告)日:2022-3-22

转化方式:转让、许可、作价入股

联系人:周老师

联系电话:0335-8518633

发明人 张立国; 李枫; 胡林; 杨曼; 刘博; 孙胜春; 张子豪; 李义辉 公开(公告)日 2022-3-22
专利类型 发明授权 转化方式 转让、许可、作价入股
联系人 周老师 联系电话 0335-8518633
本发明提出了一种基于深度神经网络与全景分割方法相结合的跌倒预判方法,其能够高效快速的实现跌倒检测预判功能,结合了深度神经网络与图像全景分割方法,对即将发生的跌落风险进行短期实时评估和通知,以及对未来风险进行长期行为学习和预测。本发明采用深度学习中的深度神经网络(DNN)构建全景分割网络,然后通过图像全景分割算法对跌倒检测中的视频图像进行像素级分割,从而实现被看护者与所处环境情况的场景理解,对危险环境实现跌倒预判。

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