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摘要
本发明公开了一种基于改进模式识别的跌倒监测方法,包括如下步骤：通过摄像头传入视频流,并将视频流调整为320*240像素大小；借助骨架提取算法提取骨架信息,传入预处理模块；预处理模块将去除无用坐标点,计算人体中心线坐标数据等,当帧数累计到一定程度时,传入检测模块；基于改进模式识别算法实现人体重心移动速度数据等数据的检测,并输出识别结果；由警报系统根据判定结果选择是否发出警报消息,流程结束。本发明通过人工智能算法,判断画面中人体是否存在摔倒行为,并给出合理反馈；基于大量数据集深度学习,丰富的训练样本有效缓解了训练神经网络过程中易出现的过拟合问题,从而获得了更好的泛化能力以应对在非可控场景中的应用。
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