公开(公告)号：CN107145878A

公开(公告)日：2017-09-08

申请号：CN201710403573.2

申请日：2017-06-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周绍艳 ,  黄俊 ,  谭钦红 ,  刘科征 ,  王君龙 ,  施新岚 ,  张磊 ,  谢振超

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00335 ,  G06K9/00892 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267 ,  G06K2009/00939

Abstract: 本发明请求保护一种基于深度学习的老人异常行为检测方法，属于深度学习领域。本发明通过多种传感器采集老人的体征信息、位置信息、图像信息，联合检测联合判断老人的异常行为，降低误判概率。首先根据多种传感器数据进行信号预处理，将处理的数据输入已训练好的BP神经网络获得老人身体状况，然后根据原始图像，对图像进行预处理后送入3D卷积神经网络提取特征向量，通过Softmax分类器识别老人的多种行为，再综合老人位置信息与驻留时长，根据模糊逻辑推理判断老人行为是否异常。本发明采用联合检测方法，通过深度学习，模糊逻辑推理对老人异常行为进行联合判断，降低了误判率，提高了检测的准确性。