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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于時序特征的人體摔倒檢測方法及系統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：CN114495150B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202111477529.9，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于時序特征的人體摔倒檢測方法及系統是由張小瑞;解其健;孫偉;張小娜設計研發完成，并于2021-12-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序特征的人體摔倒檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于時序特征的人體摔倒檢測方法及系統，屬于計算機視覺異常行為檢測技術領域，方法包括：獲取視頻樣本；將視頻樣本進行逐幀分解對比，提取手臂的角度時序特征和頭部骨骼點的熵的時序特征；將兩組時序特征輸入預建立的神經網絡中，得到包含異常幀信息的第一輸出張量與第二輸出張量，融合后得到特征張量，輸入由全連接層和Sigmoid函數組成的分類器進行分類，所述分類器預先進行過訓練，輸出人體摔倒與非摔倒的概率，概率高的為檢測結果；通過融合手臂的角度時序特征與頭部骨骼點的熵的時序特征，能夠更好的表示人體的行為，提高檢測人體摔倒的概率。

本發明授權一種基于時序特征的人體摔倒檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于時序特征的人體摔倒檢測方法，其特征在于，包括： 獲取視頻樣本； 將視頻樣本進行逐幀分解對比，提取手臂的角度時序特征和頭部骨骼點的熵的時序特征； 將手臂的角度時序特征和頭部骨骼點的熵的時序特征輸入預建立的神經網絡中，得到包含異常幀信息的第一輸出張量與第二輸出張量，將第一輸出張量與第二輸出張量進行信息融合后得到特征張量； 將特征張量輸入由全連接層和Sigmoid函數組成的分類器進行分類，所述分類器預先進行過訓練，輸出異常幀中人體摔倒與非摔倒的概率，其中概率高的為檢測結果； 將視頻樣本進行逐幀分解對比，包括： 通過光流場的變化獲取人體運動區域，實現人體動態跟蹤，通過OpenPose算法獲取視頻樣本中手臂骨骼點坐標，通過手臂骨骼點坐標計算得到手臂的角度特征，所述手臂的角度特征為上下臂的角度特征，將視頻樣本中每一幀手臂的角度特征與前一幀做對比，得到手臂的角度時序特征； 通過光流場的變化獲取人體運動區域，實現人體動態跟蹤，通過OpenPose算法獲取視頻樣本中頭部骨骼點坐標，計算得到頭部骨骼點的運動方向和幅值，再計算得到運動方向的熵和幅值的熵，運動方向的熵和幅值的熵相乘得到頭部骨骼點的熵，將視頻樣本中每一幀頭部骨骼點的熵與前一幀做對比，得到頭部骨骼點的熵的時序特征； 所述特征張量通過如下方法得到： 將手臂的角度時序特征和頭部骨骼點的熵的時序特征輸入預建立的神經網絡中，所述神經網絡包括基于LSTM的角度時序特征注意力模塊和熵的時序特征注意力模塊，手臂的角度時序特征和頭部骨骼點的熵的時序特征分別輸入角度時序特征注意力模塊和熵的時序特征注意力模塊中，得到包含異常幀信息的第一輸出張量與第二輸出張量，利用Concat函數將第一輸出張量和第二輸出張量融合成特征張量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：224002 江蘇省鹽城市鹽南高新區新河街道文港南路105號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。