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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于轻量化LMBW-YOLO的跌倒检测方法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：CN119360439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411375324.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于轻量化LMBW-YOLO的跌倒检测方法是由王河清;苏成悦;程天明;施振华;徐胜设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化LMBW-YOLO的跌倒检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于轻量化LMBW‑YOLO的跌倒检测方法，包括构建跌倒检测数据集；改进YOLOv5模型形成LMBW‑YOLO模型，使用CSRG模块替换原有C3模块并引入EMA注意力机制，降低信息传输过程中的损耗，增强特征表达能力；使用WFPN网络优化特征融合网络，并使用GSConv替换标准卷积，以降低模型计算复杂度并增强多尺度特征融合能力；使用Inner‑WIoU损失函数替换原始损失函数以加速模型收敛并提高泛化能力；利用跌倒检测数据集训练LMBW‑YOLO模型；将训练好的LMBW‑YOLO模型应用于实际场景的跌倒检测任务；本发明在实现模型轻量化的同时提升检测精度和性能。

本发明授权一种基于轻量化LMBW-YOLO的跌倒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化LMBW-YOLO的跌倒检测方法，包括如下步骤： S1、收集并处理若干张包含人体正常行为与跌倒行为的图像，构建跌倒检测数据集； S2、对YOLOv5模型进行改进，得到LMBW-YOLO模型；其中，对YOLOv5模型进行改进包括： 首先，对于YOLOv5模型的骨干网络Backbone部分；使用CSRG特征提取模块替换YOLOv5模型的C3模块，并引入EMA注意力机制；其中，所述的CSRG特征提取模块包括CBS卷积层与SRGBottleneck模块，所述的SRGBottleneck模块由一个RepGhostBottleneck模块和一条Split分支构成，所述的Split分支设置在RepGhostBottleneck模块的输入端； 其次，采用WFPN网络和GSConv卷积改进颈部网络Neck； 其三，使用Inner-WIoU损失函数替换YOLOv5原始CIoU损失函数； S3、利用跌倒检测数据集训练LMBW-YOLO模型； S4、将训练好的LMBW-YOLO模型应用于实际场景的跌倒检测任务，得到跌倒的检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510030 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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