公开(公告)号：CN108154113A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711407136.4

申请日：2017-12-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 高陈强 ,  冯琦 ,  张敏文 ,  杜莲 ,  王灿 ,  张昊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于全卷积网络热度图的跌倒事件检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。该方法将数据集分为训练集和测试集，首先将训练集数据分为包含跌倒事件和不包含跌倒事件的正、负样本视频图像，利用其训练一个热度图全卷积网络；然后提取图像中的人工标注的正样本区域，并随机采样若干区域作为负样本，利用其训练一个二分类卷积神经网络；将测试集视频图像序列输入到热度图全卷积网络，得到跌倒事件热度图，根据得到的热度图，定位并提取出跌倒事件候选区域；将跌倒事件候选区域放缩到统一大小，输入到二分类卷积神经网络得到分类结果。本发明在复杂背景和多人物目标的情况下能准确检测并定位出跌倒事件。