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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于时序特征的人体摔倒检测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：CN114495150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111477529.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于时序特征的人体摔倒检测方法及系统是由张小瑞;解其健;孙伟;张小娜设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序特征的人体摔倒检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序特征的人体摔倒检测方法及系统，属于计算机视觉异常行为检测技术领域，方法包括：获取视频样本；将视频样本进行逐帧分解对比，提取手臂的角度时序特征和头部骨骼点的熵的时序特征；将两组时序特征输入预建立的神经网络中，得到包含异常帧信息的第一输出张量与第二输出张量，融合后得到特征张量，输入由全连接层和Sigmoid函数组成的分类器进行分类，所述分类器预先进行过训练，输出人体摔倒与非摔倒的概率，概率高的为检测结果；通过融合手臂的角度时序特征与头部骨骼点的熵的时序特征，能够更好的表示人体的行为，提高检测人体摔倒的概率。

本发明授权一种基于时序特征的人体摔倒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序特征的人体摔倒检测方法，其特征在于，包括： 获取视频样本； 将视频样本进行逐帧分解对比，提取手臂的角度时序特征和头部骨骼点的熵的时序特征； 将手臂的角度时序特征和头部骨骼点的熵的时序特征输入预建立的神经网络中，得到包含异常帧信息的第一输出张量与第二输出张量，将第一输出张量与第二输出张量进行信息融合后得到特征张量； 将特征张量输入由全连接层和Sigmoid函数组成的分类器进行分类，所述分类器预先进行过训练，输出异常帧中人体摔倒与非摔倒的概率，其中概率高的为检测结果； 将视频样本进行逐帧分解对比，包括： 通过光流场的变化获取人体运动区域，实现人体动态跟踪，通过OpenPose算法获取视频样本中手臂骨骼点坐标，通过手臂骨骼点坐标计算得到手臂的角度特征，所述手臂的角度特征为上下臂的角度特征，将视频样本中每一帧手臂的角度特征与前一帧做对比，得到手臂的角度时序特征； 通过光流场的变化获取人体运动区域，实现人体动态跟踪，通过OpenPose算法获取视频样本中头部骨骼点坐标，计算得到头部骨骼点的运动方向和幅值，再计算得到运动方向的熵和幅值的熵，运动方向的熵和幅值的熵相乘得到头部骨骼点的熵，将视频样本中每一帧头部骨骼点的熵与前一帧做对比，得到头部骨骼点的熵的时序特征； 所述特征张量通过如下方法得到： 将手臂的角度时序特征和头部骨骼点的熵的时序特征输入预建立的神经网络中，所述神经网络包括基于LSTM的角度时序特征注意力模块和熵的时序特征注意力模块，手臂的角度时序特征和头部骨骼点的熵的时序特征分别输入角度时序特征注意力模块和熵的时序特征注意力模块中，得到包含异常帧信息的第一输出张量与第二输出张量，利用Concat函数将第一输出张量和第二输出张量融合成特征张量。

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