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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统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：CN115471909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211026232.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统是由李彬;高梦奇;李江娇;智昱旻;周大正;张友梅;张明亮;张瑜;刘丽霞设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及跌倒检测技术领域，提供了一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统，包括：获取待检测的人体运动图像；将人体运动图像输入基于注意力机制的MobileNetV2模型，得到跌倒检测结果；其中，基于注意力机制的MobileNetV2模型在MobileNetV2网络的特征提取部分前或者特征提取部分中，加入CBAM注意力机制的通道注意力机制和空间注意力机制，并在特征提取部分后依次连接注意力层、池化层、展平操作和全连接层。不仅在不增加网络额外计算量的情况下提高其对于重点信息的捕获率，而且可以解决信息丢失过多问题，使得网络更加有效地利用所提取到的特征信息进行跌倒检测。

本发明授权一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的人体运动图像； 将人体运动图像输入基于注意力机制的MobileNetV2模型，得到跌倒检测结果； 其中，基于注意力机制的MobileNetV2模型在MobileNetV2网络的特征提取部分前或者特征提取部分中，加入CBAM注意力机制的通道注意力机制和空间注意力机制，并在特征提取部分后依次连接注意力层、池化层、展平操作和全连接层； 将通道注意和空间注意机制独立放置，分别加在MobileNetV2的block结构内部；如果在特征提取部分中加入CBAM注意力机制，则在逐通道卷积前添加所述通道注意力机制，并在逐点卷积前加入所述空间注意力机制；如果block的步长为1，将block的输入与逐点卷积的输出进行相加后，得到block的输出；如果block的步长为2，将逐点卷积的输出作为block的输出；将数据输入CBAM框架后，首先同时进行两个池化操作，通过最大值池化和平均池化分别得到两个向量、，随后将这两个向量输入到权重共享的MLP中，通过权值共享的网络后将两个向量相加，利用激活函数对其进行激活作用，最终得到通道注意力修正向量，将与原输入图像相乘，得到经过通道注意力作用之后的特征图； 随后利用3×3的逐通道卷积对进行卷积操作，每个卷积核对应一个通道，卷积之后得到特征图；然后对进行空间注意力操作，将最大值池化和平均池化后的特征图按照通道维度拼接，利用7×7的卷积核进行卷积，经过激活函数后得到空间注意力向量，将与相乘，得到经过空间注意力作用后的输出； 最后利用卷积核为1×1的逐点卷积对进行卷积，融合通道维度特征，得到最终的逐点卷积操作的输出；分类器模块接收特征提取部分提取到的特征，首先加入一层注意力层，纠正特征提取部分存在的深度特征偏差，使网络关注重点特征信息；然后利用一层池化层，将维度从32×1280×7×7降至32×1280×1×1；随后进行展平操作将特征拉平以备输入全连接层；最后经过两层全连接层依次降维，得到二分类结果； 如果在特征提取部分前加入CBAM注意力机制，则在MobileNetV2模型的第一个卷积层后加入CBAM注意力机制的通道注意力机制和空间注意力机制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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