基于残差双向SRU网络的跌倒检测方法

    公开(公告)号:CN112818869A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110150129.0

    申请日:2021-02-03

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开了基于残差双向SRU网络的跌倒检测方法,包括:采集人行为动作的图像数据,形成行为动作的样本数据集;构建残差双向SRU网络,用于行为动作的检测;采用平衡简单易分样本操控焦点损失函数,优化残差双向SRU网络;利用样本数据集对残差双向SRU网络进行训练、测试,使之达到检测精度;采集人的实时图像,输入训练好的残差双向SRU网络,检测是否有跌倒行为。本发明提出了一种新神经网络模型即残差双向SRU网络用于检测人的跌倒行为,相比现有的神经网络模型,收敛速度快且更稳定,精度和准确率更高;本发明的残差双向SRU网络解决了梯度消失的问题,易训练。

    基于NBIOT的景观灯智能控制装置

    公开(公告)号:CN209911810U

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201921204233.8

    申请日:2019-07-29

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本实用新型公开基于NBIOT的景观灯智能控制装置,包括灯组模块、OneNet平台和移动终端,灯组模块包括n组灯组,每组灯组包括MCU模块、电源模块、灯带、灯带控制器、Density传感器和NBIOT通信模块。本实用新型通过Density传感器模块来感知使用场景下人流量的变化,对景观灯灯组的点亮模式进行自动调整;自动调整景观灯灯组的点亮模式,可以有效地提升景观灯灯组的使用质量;实现对景观灯灯组精准化控制,可以有效地减少景观灯灯组的能耗,降低景观灯灯组LED点亮的频率,减少景观灯灯组LED点亮的时长,延长景观灯灯组的使用年限,降低景观灯的运维成本。

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