基于多模态深度学习的老年人跌倒风险动态评估与实时预警系统及方法

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及基于多模态深度学习的老年人跌倒风险动态评估与实时预警系统及方法。其中系统包括：多模态数据采集模块，用于同步采集行为数据、生理数据和环境数据三类数据；数据预处理模块，用于对视频数据和传感器数据进行预处理；多模态特征融合模块，用于采用分层网络架构实现多模态数据的跨模态特征交互并融合生成的综合特征；动态风险评估模块，基于预测模型实现长时序风险预测，输出风险概率；实时预警模块，通过构建多级响应机制，基于预测的风险概率进行实时预警；模型自适应更新模块，构建闭环优化机制，采用迁移学习微调模型实现模型的自适应更新。本发明解决了现有技术因数据较为片面导致的误判问题。