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一种融合身份特征的独居老人跌倒识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种融合身份特征的独居老人跌倒识别方法,所述方法包括:获取人体反射信号和居家环境下的监控视频,并进行时间同步;基于人体反射信号,当居家环境内人数为1时,提取人体心率与呼吸率;基于监控视频进行人脸识别,当识别是被监护独居老人时,监测独居老人的心率与呼吸率;基于监控视频中的图像进行跌倒动作识别,得到独居老人跌倒识别结果和跌倒置信度;将提取与监测的心率与呼吸率进行加权融合,进行异常/正常分类,得到分类结果及异常置信度;将跌倒置信度与异常置信度进行最大值融合,得到融合跌倒置信度,以此识别独居老人的跌倒情况。本发明能够弥补现有跌倒识别系统缺少独居老人身份信息的问题,能够有针对性地监护识别。

著录项

  • 公开/公告号CN114469076A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202210079525.3

  • 发明设计人 李晓飞;卫金金;

    申请日2022-01-24

  • 分类号A61B5/11;A61B5/0205;A61B5/00;H04N7/18;G06V40/16;G06K9/00;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 15:21:24

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B 5/11 专利申请号:2022100795253 申请日:20220124

    实质审查的生效

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