首都体育学院王秋睿获国家专利权
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龙图腾网获悉首都体育学院申请的专利一种在运动行为中识别跌倒事件的深度三维卷积神经网络检测方法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：CN113920588B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111291424.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种在运动行为中识别跌倒事件的深度三维卷积神经网络检测方法是由王秋睿;唐子人;王子朴设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种在运动行为中识别跌倒事件的深度三维卷积神经网络检测方法在说明书摘要公布了：本发明专利提供了一种针对运动中人体跌倒事件的深度三维卷积网络检测方法。其特征在于：1每隔3秒监测接下来的6秒视频片段，在6秒视频片段中等间距提取18帧视频图像；将18帧图像输入特定的深度三维卷积神经网络孪生网络，并通过该网络得出是否有人跌倒的判定概率；将概率大于0.5的视频片段判定为该段时间片段内有跌倒事件发生。
本发明授权一种在运动行为中识别跌倒事件的深度三维卷积神经网络检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对运动中人体跌倒事件的深度三维卷积网络检测方法，其特征在于如下步骤：1每隔3秒监测接下来的6秒视频片段，在6秒视频片段中等间距提取18帧视频图像；2将18帧图像输入特定的深度三维卷积神经网络孪生网络，并通过该网络得出是否有人跌倒的判定概率，其取值范围为0到1；将概率大于0.5的视频片段判定为时间片段内有跌倒事件发生； 所述特定的深度三维卷积神经网络孪生网络，在神经网络的输入有18个二维卷积分支，每个分支为ResNet-50结构的二维特征提取子网络，每个分支输出一个2048x7x7维的特征向量；所有二维卷积分支子网络的输出的特征并联后形成18x2048x7x7大小的特征，经特征拼接以18x2048x49的特征维度输入到一个三维卷积子网络中，所述三维卷积子网络的第一个卷积核为18x3x3的3D卷积核，卷积后特征大小2048x49，变形成2048x7x7后，用大小为3x3的2D卷积核生成2048个7x7大小的特征图，并用全局平均池化方法，每个特征图生成一个特征，形成2048维特征，最后通过sigmoid函数给出是否有人跌倒的概率判定。
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