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龙图腾网获悉苏州汇川控制技术有限公司申请的专利跌倒行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质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：CN117315785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311332392.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权跌倒行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由曹晓磊;巢珊;戴超;符进武设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本跌倒行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种跌倒行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于机器视觉技术领域。该跌倒行为检测方法包括：获取视频流，对视频流进行采样得到视频帧；通过预设的深度学习算法模型对视频帧进行识别，得到识别对象的特征信息；其中，特征信息包括历史特征信息和当前特征信息；根据历史特征信息确定识别对象的历史行为状态，根据历史行为状态和当前特征信息确定识别对象的当前行为状态；基于历史行为状态和当前行为状态进行分析，得到跌倒行为检测结果。本申请通过预设的深度学习算法模型对跌倒事件中的目标行为状态进行分析识别，实现在模型准确率有限的条件下对跌倒事件中的关键行为状态进行识别，进而识别整个跌倒事件过程。

本发明授权跌倒行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跌倒行为检测方法，其特征在于，所述跌倒行为检测方法包括： 获取视频流，对所述视频流进行采样得到视频帧； 通过预设的深度学习算法模型对所述视频帧进行识别，得到识别对象的特征信息；其中，所述特征信息包括历史特征信息和当前特征信息，所述特征信息还包括当前坐标框、历史坐标框、当前行为类别、历史行为类别、当前骨架序列和历史骨架序列，所述当前行为类别与所述历史特征类别对应的历史行为状态均包括下蹲状态、跌倒状态和站立状态； 将与当前坐标框重叠度最大的历史坐标框映射至同一个所述识别对象； 从所述历史特征信息中获取与所述历史坐标框对应的历史骨架序列作为所述识别对象的历史骨架序列； 根据所述当前骨架序列中的头部坐标确定标准点坐标：若所述头部坐标不全为0且无越界现象，则将所述当前骨架序列中鼻子、眼睛、耳朵坐标的均值作为标准点坐标，若所述头部坐标存在不全为0或越界现象，则将所述当前骨架序列中左肩和右肩坐标的均值作为标准点坐标； 将所述标准点坐标与所述当前骨架序列中的腿部坐标序列的矢量差作为当前腿部偏移距离序列； 将所述当前腿部偏移距离序列与所述历史骨架序列中的历史腿部偏移距离序列的差的平方和，作为所述识别对象的时域腿部偏移距离序列； 从所述历史特征信息中获取所述识别对象的历史行为状态，根据所述历史行为状态和所述当前特征信息确定所述识别对象的当前行为状态：在所述当前行为类别为下蹲状态的情况下，以与当前视频帧相邻的历史视频帧对应的历史行为状态为依据，将所述当前行为类别转换为跌倒状态或站立状态；在所述当前行为类别为站立状态的情况下，若以当前视频帧为起点在时域上向前推移存在连续的多个历史视频帧中的历史行为状态均为跌倒状态，或所述时域腿部偏移距离序列满足跌倒变化条件，则将当前行为状态修正为跌倒状态； 将所述历史行为状态和所述当前行为状态组成的连续动作与预设跌倒标准进行对比，得到跌倒行为检测结果；其中，所述预设跌倒标准包括：前一帧为站立且后一帧为跌倒，前一帧为站立且后一帧为跌倒，前一帧为跌倒且后一帧为站立；所述跌倒行为检测结果包括：正在跌倒、持续跌倒、跌倒后站起。

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