一种基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法技术

本申请涉及人体活动识别技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，首先采用商用WiFi设备采集多条CSI信号流的无线链路数据，并通过应用离散小波变换去除多径效应引起的随机噪声和使用短时傅里叶变换计算频谱特征。其次，通过引入空间注意力机制，增强频谱图中的关键区域特征，并减弱次要区域的影响。最后，利用带有并行分支的残差网络，多尺度捕捉摔倒动作特征，并通过特征融合机制将从不同尺度和分支中提取的特征整合在一起。实验结果表明，该方法能够有效提取摔倒动作的关键特征，提高了摔倒检测的准确性和可靠性，在无线感知、行为识别具有很高的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人体活动识别，尤其涉及一种基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法。

技术介绍

1、摔倒是一种常见的突发事件，特别是对于老年人来说，可能导致严重的身体伤害和健康问题。这种事件通常与骨折、擦伤、头部受伤等不良后果相关联，而且可能需要紧急医疗干预。因此，摔倒事件的早期检测和及时干预对于降低伤害风险和提高老年人生活质量至关重要。在现代社会，老年人口逐渐增多，因此摔倒事件的频率也在增加。这对卫生保健系统和家庭护理提出了巨大挑战。由于老年人通常居住在家庭或养老院等不同的环境中，传统的监控和照护方法往往不够高效和可扩展。因此，自动化的、无需干预的摔倒检测系统变得至关重要，可以及时发出警报或采取措施以减轻摔倒事件的后果。

2、现有的摔倒检测方法主要分为两大类：基于可穿戴设备和基于计算机视觉的方法。基于可穿戴设备的方法通常需要老年人佩戴传感器或设备，如加速度计、陀螺仪等，以监测其身体动作。尽管这些设备在某些情况下能够提供准确的摔倒检测，但它们存在着用户接受度低、设备舒适性差、充电问题和高成本等限制，使其在实际应用中的普及受到了一定限制。基于计算机视觉的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述S4包括：

3.根据权利要求2所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述S43包括：

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述S44包括：

5.根据权利要求1所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述S5包括：

6.根据权利要求1所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述S6包括：...

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述s4包括：

3.根据权利要求2所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述s43包括：

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述s44包括：

5.根据权利要求1所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特征在于，所述s5包括：

6.根据权利要求1所述的基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨杰明，杨泽华，吴云，艾稀猛，林颖，张子涵，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：