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龍圖騰網獲悉江蘇微桔智能科技有限公司申請的專利基于計算機視覺的室內跌倒檢測方法、系統、設備和介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117115905B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310918877.8，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于計算機視覺的室內跌倒檢測方法、系統、設備和介質是由王蒙;季文飛;唐新余;朱健新;陳光設計研發完成，并于2023-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于計算機視覺的室內跌倒檢測方法、系統、設備和介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于計算機視覺的室內跌倒檢測方法、系統、設備和介質，解決了如何準確檢測跌倒并及時報警的問題；屬于計算機視覺領域；包括部署在室內的設備端：設備端通過movenet算法對低分辨率視頻幀圖像提取人體關鍵點的位置和置信度，形成有效的關鍵點序列；邊端中的語義分隔網絡對設備端上傳的高分辨率視頻幀圖像中的室內場景物體進行識別，標記跌倒危險區域，通過構建的深度學習神經網絡模型對關鍵點序列姿態分類，當姿態分類為躺，且人體關鍵點的位置在跌倒危險區域中時，姿態檢測為跌倒，姿態復核為跌倒，產生報警信號。本發明在保證使用者隱私的基礎上，提升了跌倒檢測的準確性，降低了誤報漏報的發生率，為跌倒后的救治爭取到更多的時間。

本發明授權基于計算機視覺的室內跌倒檢測方法、系統、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種基于計算機視覺的室內跌倒檢測方法，包括部署在室內的設備端，其特征在于，還包括邊端，該方法包括： 通過設備端定時捕獲攜帶人體特征的低分辨率視頻幀圖像以及僅攜帶室內場景物體的高分辨率視頻幀圖像；通過movenet算法對低分辨率視頻幀圖像提取人體關鍵點的位置和置信度，形成有效的關鍵點序列，并將關鍵點序列以及僅攜帶室內場景物體的高分辨率視頻幀圖像上傳至邊端； 使用邊端中的語義分隔網絡對設備端上傳的高分辨率視頻幀圖像中的室內場景物體進行識別，并對識別出的室內場景物體中的跌倒危險區域進行標記，通過構建的深度學習神經網絡模型對關鍵點序列進行姿態分類；當姿態分類為躺，且人體關鍵點的位置在跌倒危險區域中時，姿態檢測為跌倒；控制設備端重新捕獲并上傳當前時刻攜帶人體特征的高分辨率視頻幀圖像，通過pp-tinypose算法對重新捕獲的高分辨率視頻幀圖像提取人體關鍵點的位置和置信度，形成有效的關鍵點序列，并通過構建的深度學習神經網絡模型對關鍵點序列進行姿態分類，判斷重新捕獲的高分辨率視頻幀圖像中姿態分類為躺，且人體關鍵點的位置在跌倒危險區域中時，姿態復核為跌倒，產生報警信號。

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