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基于FPGA和深度学习的老人室内跌倒检测方法及装置,获取人体在预设姿态下的姿态图片数据,在姿态图片中标识出人体框的位置;构建人体框的深度学习网络模型,利用标注完毕的姿态图片进行深度学习网络模型的训练,得到训练完毕的深度学习网络模型以用于老人室内跌倒检测;将训练完毕的深度学习网络模型加载到FPGA平台中识别待检测的视频流图片;当判断视频流图片中某一帧图片人体状态为跌倒时,输出预警信号进行语音提醒和报警。本发明充分利用FPGA高速、大数据处理能力和硬件编程设计等特点,将深度学习算法植入到FPGA中,
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113408485 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110797163.7 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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