买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于视频语义的跌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：CN119649461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411821804.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于视频语义的跌倒检测方法及系统是由张黄河;高桂仟;赵程熙;刘进;李贻斌;宋锐设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频语义的跌倒检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于视频语义的跌倒检测方法及系统，提取待测个体的行为视频片段对应的视觉输入向量，使用Transformer深度神经网络进行多通道的结构语义信息提取，得到待测个体的多通道的结构语义信息，进而使用基于高效通道注意力机制的时态聚合方法处理多通道的结构语义信息，之后借助支持向量机进行跌倒预测，有效解决了左右脚监测数据之间缺乏联系的问题和传统方法各测量数据缺乏统一性的问题，进而提供更为精确的跌倒风险预测。

本发明授权一种基于视频语义的跌倒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视频语义的跌倒检测方法，其特征在于，包括： 获取待测个体的行为视频片段； 将所述待测个体的行为视频片段对应的帧图像划分为网格区域，并进行线性变换得到视觉输入向量； 通过训练得到学习的初始结构语义向量与所述视觉输入向量共同输入至Transformer网络中，得到多通道的结构语义信息； 利用高效通道注意力机制对多通道的结构语义信息赋予相应权重进行时态聚合，得到时态聚合的结构语义信息； 基于所述时态聚合的结构语义信息，利用支持向量机进行预测，得到所述待测个体是否跌倒的检测结果； Transformer网络的输入包括两部分，Transformer网络只采用了标准Transformer网络的的编码器部分，通过叠加M个编码器模块来学习结构语义表示，每个模块包括两个组件：多头自注意力组件和前馈神经网络组件；每个组件的输出后采用残差连接和层归一化结构； 其中，得到学习的初始结构语义向量，具体为： 将N个可学习的d维嵌入向量按高斯分布随机初始化，表示初始结构语义向量； 在跌倒检测模型训练过程中，将训练样本和初始结构语义向量输入至跌倒检测模型中，训练结束得到跌倒检测模型学习的初始结构语义向量； 利用高效通道注意力机制对多通道的结构语义信息赋予相应权重进行时态聚合，得到时态聚合的结构语义信息，具体为： 对多通道的结构语义信息进行全局平均池化处理，得到通道特征； 利用卷积对所述通道特征进行特征提取，得到跨通道的交互特征； 对所述跨通道的交互特征，利用激活函数进行计算，得到权重特征； 将所述权重特征与所述多通道的结构语义信息相乘，得到时态聚合的结构语义信息； 基于所述时态聚合的结构语义信息，利用支持向量机进行预测，得到所述待测个体是否跌倒的检测结果，具体为： 对所述时态聚合的结构语义信息通过高斯核函数映射到特征空间； 使用惩罚参数和核函数参数，构建一个分离数据信息的最优超平面，对所述时态聚合的结构语义信息进行分类，得到所述待测个体是否跌倒的检测结果。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。