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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种老年人跌倒风险评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111243229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911412802.2，技术领域涉及：G08B21/04；该发明授权一种老年人跌倒风险评估方法及系统是由杨灿军;徐铃辉;马张翼;武鑫;杨巍设计研发完成，并于2019-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种老年人跌倒风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种老年人跌倒风险评估方法及系统，属于图像处理与机器学习模型应用领域。评估方法包括：1接收安装在被监控场所内的摄像头所获取的监控视频数据；2从监控视频数据中的每帧图像中裁剪处至少包含人体关节的人体图像，并将人体图像处理成预定标准尺寸的待识别人体图像；3基于已预先训练好的人体姿态估计网络模型，获取待识别人体图像中的关节坐标数据；4基于连续多帧图像的关节坐标数据，评估老人跌倒的风险基于机器学习模型获取人体姿态而对跌倒风险进行评估，有效地减少检测传感器的使用量，而减少佩戴所带来的麻烦及对老年人行动的影响，其可广泛应用于老人监护等领域。

本发明授权一种老年人跌倒风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种老年人跌倒风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收步骤，接收安装在被监控场所内的摄像头所获取的监控视频数据；在所述被监控场所内布设有WIFI探针或蓝牙探针，用于获取携带在老年人身上的预定移动终端的MAC地址；所述预定移动终端的WIFI或蓝牙处于开启状态，并基于此而获取对应且预存在识别库中的MAC地址，以判断该老年人进入该所述被监控场所内；在检测到该老年人进入所述被监控场所，就启动所述摄像头，获取所述监控视频数据； 预处理步骤，从所述监控视频数据中的每帧图像中裁剪出至少包含人体关节的人体图像，并将所述人体图像处理成预定标准尺寸的待识别人体图像； 识别步骤，基于已预先训练好的人体姿态估计网络模型，获取所述待识别人体图像中的关节坐标数据；获取该步骤中的关节坐标数据的步骤包括获取待识别人体图像中人体关节的初始坐标，并将该初始坐标变换为在当前帧图像的坐标系中的标准坐标，该标准坐标为本步骤中的关节坐标数据； 评估步骤，基于连续多帧图像的关节坐标数据，评估老人跌倒的风险； 所述预处理步骤包括：1边界确定步骤，在所述监控视频数据的图像中，基于上一帧图像中关节点坐标数据，生成用于对当前帧图像中人体图像的裁剪边界框；所述裁剪边界框为对能围住所述上一帧图像的所有关节点的最小矩形框的四边均进行朝外扩大处理，而获得的经扩大的矩形边框与所述当前帧图像的交集区域的边界；2标准化步骤，基于所述裁剪边界框从所述当前帧图像中裁剪出当前人体图像，并将裁剪出的所述当前人体图像等比缩放至一对侧边与所述预定标准尺寸的边界重合，且另一对侧边与所述预定标准尺寸的边界重合或存有间隙空间，再对存有的所述间隙空间进行填充，而获取标准尺寸的所述待识别人体图像； 在所述预处理步骤中，采用现有检测器对所述监控视频数据的初始部分的图像中的人体图像边界框进行标定；再对所述监控视频数据的后续部分的图形中的人体图像边界框采用所述边界确定步骤与所述标准化步骤进行确定； 所述采用现有检测器对所述监控视频数据的初始部分的图像中的人体图像边界框进行标定的步骤包括以下步骤：利用人体检测器对图片进行检测，得到一组可能含有人体的多个边界框；并对该多个边界框进行去重操作，以通过非极大值抑制的方式，从这组边界框中选出置信度最高的边界框，作为当前图像的最后选定的边界框； 所述老年人跌倒风险评估方法包括抽检步骤：1对被抽检的当前帧图像的边界框按预定比例外扩成临时边界框，该当前帧图像的边界框为基于所述预处理步骤的边界确定步骤所确定的裁剪边界框，以所述临时边界框所围区域与当前抽检帧图像的交集区域的边界构成抽检边界框；2基于所述抽检边界框从被抽检的当前帧图像中裁剪出抽检人体图像，并将所述抽检人体图像缩放并填充为基准比对图像，该缩放并填充步骤包括所述抽检人体图像等比缩放至一对侧边与预定标准尺寸的边界重合，且另一对侧边与预定标准尺寸的边界重合或存有间隙空间，再对存有的间隙空间进行填充，而获取标准尺寸的所述基准比对图像；3基于所述人体姿态估计网络模型，获取所述基准比对图像中人体关节的初始坐标，并将该初始坐标变换为在所述当前帧图像的坐标系中的基准坐标；4若被抽检的所述当前帧图像的标准坐标与其基准坐标的偏差超出预设阈值，则以该基准坐标替换其标准坐标，作为被抽检的所述当前帧图像的人体关节坐标数据。

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