| 专利号 | 2017100220679 | 申请日 | 2017-01-12 | 专利名称 | 一种基于卷积神经网络的跌倒检测方法和系统 |
| 授权日 | 2020-01-21 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘治;宋佳花;王承祥 |
| 主分类号 | G08B21/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的跌倒检测方法和系统，本发明通过采集三轴加速度、身体的倾斜角度和运动方向，并进行数据去噪；对数据进行分割，给每一轴数据进行标记与预编码排序，进而进行离散傅里叶变换；基于变换后的数据，构建卷积神经网络，并进行卷积神经网络训练，得到行为的网络模型；对卷积神经网络模型进行模式匹配，判断用户是否发生跌倒适合用于家庭健康安全监控，能够通过卷积神经网络识别复杂的行为，并对老人的跌倒做出精准地判断与实时地报警。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
