【摘 要】
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进入21世纪之后,中国人口老龄化在不断加剧,养老机构资源逐渐稀缺,居家养老将成为一种重要的养老方法。据相关资料显示,突发性疾病导致的异常跌倒是居家独处老人死亡的几个重要原因之一。在居家养老领域,独居老人无感跌倒检测已成为当前研究热点之一。本文基于改进的Openpose网络,设计了一种多特征融合居家老人跌倒检测算法及系统,重点研究居家养老服务的场景中,独居老人无感异常跌倒行为监测系统,一旦系统确认发
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进入21世纪之后,中国人口老龄化在不断加剧,养老机构资源逐渐稀缺,居家养老将成为一种重要的养老方法。据相关资料显示,突发性疾病导致的异常跌倒是居家独处老人死亡的几个重要原因之一。在居家养老领域,独居老人无感跌倒检测已成为当前研究热点之一。本文基于改进的Openpose网络,设计了一种多特征融合居家老人跌倒检测算法及系统,重点研究居家养老服务的场景中,独居老人无感异常跌倒行为监测系统,一旦系统确认发生了异常,即刻将老人的位置信息和异常跌倒信息同时发送给监护人和社区医护人员,及时进行必要的救治工作,减少老人因跌倒引发的伤害。由于家庭场景环境复杂,未来居家老人数目庞大,这就要求系统具有很高的识别精度,尽量避免发生误报现象。本文在分析传统卷积神经网络和原始Openpose人体骨架信息识别网络的基础上,通过对Openpose的网络架构的改进,设计了多特征跌倒判别规则,具体内容如下:（1）阐述了跌倒检测的研究背景、意义与国内外研究现状。对深度学习的相关知识做了系统的分析,介绍了当前经典的几个卷积神经网络,指出了原始Openpose的骨架识别方法在跌倒识别上的不足,并提出了网络结构的改进方法。（2）在Openpose人体骨架信息识别网络的基础上,提出将其原主干网络VGG-19替换为深度可分离卷积神经网络类型,选用Mobile Net,同时,针对其识别精度问题在Mobile Net的基础上增加了残差结构,并改进了激活函数。（3）提出了改进跌倒检测网络,设计了一种多特征融合算法,通过归一化坐标集合到基准点的欧氏距离、人体外接矩阵长宽比、特定部位夹角大小、人体关键点下降速度等四种评判特征的融合,提升了系统跌倒判别的识别精度,实验表明系统设计达到预期要求。
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