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一种基于SE-CNN的人体摔倒检测方法[发明专利]

专利名称：一种基于SE-CNN的人体摔倒检测方法专利类型：发明专利

发明人：杨志勇，谷长春，金磊，马腾飞

申请号：CN202010347163.2

申请日：20200428

公开号：CN111542012A

公开日：

20200814

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于SE‑CNN的人体摔倒检测方法，所述方法为，搭建数据采集环境，采用一种无线射频层析成像网络节点作为网络的通信基础；利用网络节点构建完整的无线传感网络通信系统；数据的收集与处理，无线传感网络数据的处理方法为“发射‑接收‑存储”；根据收集到的射频信号强度值进行提取有效链路，去噪，小波变换，提取时域特征和小波域特征，利用提取的多域特征来训练SE‑CNN模型；实时人体摔倒检测方法，利用XGBoost模型对时域特征分量和小波域特征分量以排列组合方式得到的多域特征筛选得到具有强鲁棒性的联合特征分量，建立摔倒动作的多域特征感知指纹库。并利用提取的多域特征来训练SE‑CNN，从而可以实现对人体摔倒的检测。本发明结构简单、在实现上方便可行、且适用于大多数场景。

申请人：南昌航空大学

地址：330063 江西省南昌市丰和南大道696号

国籍：CN

代理机构：南昌洪达专利事务所

代理人：黄文亮

本文发布于:2024-09-20 19:42:17，感谢您对本站的认可！

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