公开(公告)号：CN115393956A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211009767.1

申请日：2022-08-22

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 李聪聪 ,  刘明昊 ,  滕桂法 ,  李一帆 ,  王芳 ,  张昱婷

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种改进注意力机制的CNN‑BiLSTM跌倒检测方法。该方法通过CNN提取数据的空间特征，利用LSTM提取时间特征，并进行特征融合，在CNN中加入注意力机制——Convolutional Attention Block Module(CBAM)卷积模块，并针对CBAM的通道注意力模块，引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息，减少冗余计算的同时更好的对特征进行提取，以提高跌倒检测算法在复杂环境下检测的鲁棒性与稳定性。