| 专利号 | 2018115060751 | 申请日 | 2018-12-10 | 专利名称 | 基于轨迹加权深度卷积次序池化描述子的视频人体跌倒检测方法及系统 |
| 授权日 | 2020-06-30 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 马昕;张智勐;宋锐;荣学文;田新诚;田国会;李贻斌 |
| 主分类号 | G06K9/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于轨迹加权深度卷积次序池化描述子的视频人体跌倒检测方法及系统，包括：得到每一帧的卷积特征图；提出了一种新的轨迹注意力图，可以用于定位视频中的人物区域；视频帧的卷积特征图与轨迹注意力图相加权可以得到轨迹加权卷积特征，该特征可以有效地描述视频中人物区域的视觉特征；提出聚类池化的方法，消除序列中的冗余。最后，我们使用次序池化的方法编码轨迹加权卷积特征序列，得到的结果就是轨迹加权深度卷积次序池化描述子。使用该描述子，在SDUFall数据集上获得了目前最高的准确率，在UR数据集和多视角数据集上也获得了不错的效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
