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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利基于红外传感器和激光传感器的跌倒检测方法与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：CN120183033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510129044.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于红外传感器和激光传感器的跌倒检测方法与系统是由徐涛;雷群虹设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外传感器和激光传感器的跌倒检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及跌倒检测技术领域，特别涉及一种基于红外传感器和激光传感器的跌倒检测方法与系统；其中系统包括激光传感器模块；红外图像采集模块；数据预处理模块；人体姿态识别模块与跌倒判别模块：所述检测方法包括如下步骤，述的跌倒检测系统，其特征在于，包括如下步骤，获取人体姿态的红外图像与人体活动的距离信息；利用retinexformer算法对获取的人体姿态红外图像进行预处理，并对预处理后的数据集进行标注；利用获取的数据集在yolov8模型中进行训练，得到权重文件，更新模型配置参数，得到训练好的检测模型；将训练好的检测模型，加上激光的姿态评定，通过距离阈值和距离变化速率的方式区分跌倒和跌倒姿态。

本发明授权基于红外传感器和激光传感器的跌倒检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于红外传感器和激光传感器的跌倒检测系统，其特征在于，包括 激光传感器模块：通过该传感器的阈值单元实时监测室内是否有人，监测到有人时传感器发出中断信号唤醒单片机，单片机打开负载开关开启红外传感器监测是否发生跌倒; 红外图像采集模块：用于实时采集人体红外图像数据，并将采集的人体图像数据通过WiFi传输到服务器和嵌入式平台； 数据预处理模块：基于Retinexformer网络对采集到的人体红外图像数据进行预处理得到显著的人体姿态数据； 人体姿态识别模块：采用YOLOv8检测模型对人体姿态数据进行分析，获取当前目标的姿态，其中采用作为backbone网络的CSPDarkNet特征提取模块、基于swintransformer的C3STR模块提升收集上下文信息和捕获全局特征的效率和SPPCSPC模块优化人体姿态分类，采用作为neck网络的GAM特征融合模块和深度可分离卷积Dwconv模块以及作为head网络预测模块； 跌倒判别模块：利用距离阈值和距离变化速率区分跌倒和跌倒姿态，进行跌倒判断；具体如下， 定期获取激光传感器的测距数据Dlasert，用于捕捉人体与设备间距离的实时变化； 计算距离变化速率；通过激光传感器提供的连续距离信息Dlasert，计算每个时间步的人体与设备之间的距离变化速率；设为相邻两次数据采集之间的时间间隔，则距离变化速率可通过差分计算： ; 式中:为在时间t时刻的距离变化速率； 根据激光传感器检测到的距离数据和变化速率，推测跌倒的方向,向前、后或者侧面；具体判断规则如下：向后跌倒：当激光传感器检测到的距离Dlasert快速增加，说明人体向后倒地；当人体跌倒时，设备测量到的距离会持续增大，当头部或背部与设备之间的距离快速增加时；向前跌倒：如果激光传感器检测到的距离首先减小，之后再增加，说明人体发生了向前跌倒；在侧跌倒的情况下，人体与设备的距离变化不如前后跌倒剧烈，通常表现为距离的缓慢变化或中等速率的变化；此时，跌倒的速度较慢，通常为中等速率的距离变化； ，则评定为向后跌倒； ，则判定为向后跌倒； 在一定范围内且速率保持相对稳定，并且较为平缓则判定为侧跌倒； 当激光传感器检测到的距离变化速率较小，且高度变化非常缓慢时，则需要结合红外图像信息进行进一步的跌倒类型确认。

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沈阳航空航天大学，其通讯地址为：110136 辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37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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