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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种改进的YOLOX跌倒检测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：CN116092179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211500031.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种改进的YOLOX跌倒检测系统是由周蕾;钟海莲;陈冠宇;马冰娅;殷哲文;董妍妍设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的YOLOX跌倒检测系统在说明书摘要公布了：一种改进的YOLOX跌倒检测系统，系统包括骨干网络、特征融合模块和预测头，以及在骨干网络中引入的simAM注意力模块，在特征融合模块增加的ECA通道注意力模块，系统的损失函数采用EIoU损失函数，能计算出预测框和真实框的差距；检测图片的具体步骤：对输入的图片先进行统一缩放的预处理，接着通过带有残差结构和simAM注意力机制的CSPLayer层，以及基础卷积构建的骨干网络，再通过带有ECA注意力机制的特征融合模块进一步提取特征信息，最后通过YOLOHead输出检测结果并显示到检测图片上。本发明通过改进后的算法，在mAP、召回率、精度、F1以及复杂环境下目标的检测效果都有明显的提升，在模糊背景和弱光条件下能够有效的检测出完整的和被遮挡的跌倒目标，提高了检测目标的精度。

本发明授权一种改进的YOLOX跌倒检测系统在权利要求书中公布了：1.一种改进的YOLOX跌倒检测系统，其特征在于：改进的YOLOX跌倒检测系统包括骨干网络、特征融合模块和预测头，以及在骨干网络中引入的simAM注意力模块，在特征融合模块增加的ECA通道注意力模块，系统的损失函数采用EIoU损失函数；检测图片的具体步骤为： 步骤一：数据采集：收集公共场所摄像头的跌倒视频，通过截取每一帧不同的画面作为图片数据集，并用labelimg软件进行信息标注，其中的真实框种类分为5种，分别为：stand、fall、sit、squat、run，且划分好训练集，验证集和测试集； 步骤二：文本预处理：对收集的图片数据集进行预处理，统一将训练集和验证集的图片路径信息放到TXT文档中，制定正确的读取路径文本信息和类别信息，以便模型读取； 步骤三：构建训练模型：构建带有残差结构和simAM注意力机制的CSPDarknet骨干网络的YOLOX的跌倒检测系统，将统一缩放后的图片作为网络的输入，将骨干网络的输出再放入到带有ECA注意力机制的特征融合模块，进一步提取特征信息，最后通过YOLOHead输出检测结果； 所述的构建带有残差结构和simAM注意力机制的CSPDarknet骨干网络的YOLOX的跌倒检测系统：是在CSPDarknet骨干网络引入simAM注意力机制，在骨干网络的CSP非残差部分，即多个bottleneck叠加部分和最后输出部分引入simAM注意力机制，加深网络结构，进一步提取深层的特征信息； 所述的在多个bottleneck叠加部分引入simAM注意力机制，是将输入的特征图先进行两次卷积，再通过simAM更好的提取三维注意力权重映射到特征层上，然后将两个分支的特征层进行相加，最后通过ECA注意力提取通道信息映射到特征层上； 所述的在最后输出部分引入simAM注意力机制，是将输入的特征图分成两个分支，对每个分支分别进行卷积，左边的分支卷积后经过n个bottleneck，然后将两个分支拼接成一个分支，将拼接后的特征层进行卷积，最后通过simAM提取三维权重信息映射到特征层上最后输出的特征图； 步骤四：模型训练：将处理好的数据集划分好训练集、验证集和测试集，利用构建好的模型进行训练，获得最优权重模型； 步骤五：模型检测：将图片或监控视频输入到训练好的模型中进行检测，对检测到的跌倒目标进行标注和定位，并发出警报信息。

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