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龙图腾网获悉江苏微桔智能科技有限公司申请的专利基于计算机视觉的室内跌倒检测方法、系统、设备和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：CN117115905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310918877.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于计算机视觉的室内跌倒检测方法、系统、设备和介质是由王蒙;季文飞;唐新余;朱健新;陈光设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的室内跌倒检测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的室内跌倒检测方法、系统、设备和介质，解决了如何准确检测跌倒并及时报警的问题；属于计算机视觉领域；包括部署在室内的设备端：设备端通过movenet算法对低分辨率视频帧图像提取人体关键点的位置和置信度，形成有效的关键点序列；边端中的语义分隔网络对设备端上传的高分辨率视频帧图像中的室内场景物体进行识别，标记跌倒危险区域，通过构建的深度学习神经网络模型对关键点序列姿态分类，当姿态分类为躺，且人体关键点的位置在跌倒危险区域中时，姿态检测为跌倒，姿态复核为跌倒，产生报警信号。本发明在保证使用者隐私的基础上，提升了跌倒检测的准确性，降低了误报漏报的发生率，为跌倒后的救治争取到更多的时间。

本发明授权基于计算机视觉的室内跌倒检测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的室内跌倒检测方法，包括部署在室内的设备端，其特征在于，还包括边端，该方法包括： 通过设备端定时捕获携带人体特征的低分辨率视频帧图像以及仅携带室内场景物体的高分辨率视频帧图像；通过movenet算法对低分辨率视频帧图像提取人体关键点的位置和置信度，形成有效的关键点序列，并将关键点序列以及仅携带室内场景物体的高分辨率视频帧图像上传至边端； 使用边端中的语义分隔网络对设备端上传的高分辨率视频帧图像中的室内场景物体进行识别，并对识别出的室内场景物体中的跌倒危险区域进行标记，通过构建的深度学习神经网络模型对关键点序列进行姿态分类；当姿态分类为躺，且人体关键点的位置在跌倒危险区域中时，姿态检测为跌倒；控制设备端重新捕获并上传当前时刻携带人体特征的高分辨率视频帧图像，通过pp-tinypose算法对重新捕获的高分辨率视频帧图像提取人体关键点的位置和置信度，形成有效的关键点序列，并通过构建的深度学习神经网络模型对关键点序列进行姿态分类，判断重新捕获的高分辨率视频帧图像中姿态分类为躺，且人体关键点的位置在跌倒危险区域中时，姿态复核为跌倒，产生报警信号。

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