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基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法
被引量：
9
1
作者
王鑫
郑晓岩
+2 位作者
高焕兵
曾子铭
张吟龙
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期452-462,共11页
针对传统跌倒检测算法中特征提取不充分、跌倒判别条件泛化性差、实时性差等问题,提出一种基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法.为了完成更丰富的特征信息提取并保证实时性,首先,使用MobileNetV3轻量级网络完成对输入图片中人...
针对传统跌倒检测算法中特征提取不充分、跌倒判别条件泛化性差、实时性差等问题,提出一种基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法.为了完成更丰富的特征信息提取并保证实时性,首先,使用MobileNetV3轻量级网络完成对输入图片中人物特征信息的准确、快速提取;其次,使用3个小型卷积核的叠加和残差网络,保证网络在具有相同感受野的情况下降低网络模型的参数量,以保证图像中人体关键点检测的实时性;再次,为了提高跌倒状态判别的准确性,将人体躯干、四肢与地面间夹角,以及人体标定框高宽比变化作为跌倒判别特征;最后,设计了一个基于云服务器的物联网系统,以缓解用户终端计算能力不足导致实时性差的问题.在URFD数据集和自建数据集上进行大量实验的结果表明,该算法的检测准确率分别为99.0%和98.5%,该算法相对于传统跌倒检测算法具有更高的准确性和更好的普适性.
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关键词
跌倒检测
卷积神经网络
多判别特征
物联网
云服务器
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职称材料
题名
基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法
被引量：
9
1
作者
王鑫
郑晓岩
高焕兵
曾子铭
张吟龙
机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
山东建筑大学信息与电气工程学院
山东省智能建筑技术重点实验室
深圳职业技术学院汽车与交通学院
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期452-462,共11页
基金
国家自然科学基金(61903357)
辽宁省教育厅科研项目(lnjc202013)
+2 种基金
辽宁省自然科学基金(2019-YQ-09,2020-MS-032)
山东省智能建筑技术重点实验室开放课题(SDIBT202003)
沈阳市科技计划(22-322-3-36).
文摘
针对传统跌倒检测算法中特征提取不充分、跌倒判别条件泛化性差、实时性差等问题,提出一种基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法.为了完成更丰富的特征信息提取并保证实时性,首先,使用MobileNetV3轻量级网络完成对输入图片中人物特征信息的准确、快速提取;其次,使用3个小型卷积核的叠加和残差网络,保证网络在具有相同感受野的情况下降低网络模型的参数量,以保证图像中人体关键点检测的实时性;再次,为了提高跌倒状态判别的准确性,将人体躯干、四肢与地面间夹角,以及人体标定框高宽比变化作为跌倒判别特征;最后,设计了一个基于云服务器的物联网系统,以缓解用户终端计算能力不足导致实时性差的问题.在URFD数据集和自建数据集上进行大量实验的结果表明,该算法的检测准确率分别为99.0%和98.5%,该算法相对于传统跌倒检测算法具有更高的准确性和更好的普适性.
关键词
跌倒检测
卷积神经网络
多判别特征
物联网
云服务器
Keywords
fall detection
convolutional neural network
multi-discriminant features
internet of things
cloud server
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法
王鑫
郑晓岩
高焕兵
曾子铭
张吟龙
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
9
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