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基于骨骼关键点的人体行为检测与识别系统

成果编号:29380
价格:面议
完成单位:宿迁学院
单位类别:其他高校
完成时间:2021年
成熟程度:研制阶段
服务产业领域: 电子信息
发布人:pownew 离线
本团队针对老人独居的安全保障问题,利用Pytorch框架,通过LSTM神经网络模型和openpifpaf库,将RGB摄像头收集的实时视频进行逐帧分析,通过视频帧监测到的多目标人体关键点信息,定义了13种状态检测字典,进行坐、站、走、躺、警告、摔倒6种不同行为的分析,并及时捕获检测目标的“摔倒”状态,然后将判断的结果通过短信的方式告知相关人员,及时采取救助措施。从而有效降低独居老人跌倒所致的伤亡类事件的发生。
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成果介绍

科技计划:
成果形式:新技术
合作方式:技术开发、人才培养
参与活动: 2021年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动 首届江苏产学研合作对接大会
专利情况: 未申请专利
成果简介
综合介绍
本团队针对老人独居的安全保障问题,利用Pytorch框架,通过LSTM神经网络模型和openpifpaf库,将RGB摄像头收集的实时视频进行逐帧分析,通过视频帧监测到的多目标人体关键点信息,定义了13种状态检测字典,进行坐、站、走、躺、警告、摔倒6种不同行为的分析,并及时捕获检测目标的“摔倒”状态,然后将判断的结果通过短信的方式告知相关人员,及时采取救助措施。从而有效降低独居老人跌倒所致的伤亡类事件的发生。
创新要点
技术指标
其他说明
完成人信息
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职称:对接成功后可查看
手机:对接成功后可查看
E-mail:对接成功后可查看
电话:对接成功后可查看
传真:对接成功后可查看
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