【摘 要】
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提出一种多算法融合的跌倒行为识别算法.首先,针对人体目标的特征对YOLOv3 tiny检测算法进行改进,有效框定人体动态目标区域,提取出目标前景;在此基础上利用AlphaPose姿态识别框架识别出人体骨骼关键点,得到人体主要关节图;最后以人体关节图坐标信息为输入,通过时空图卷积神经网络对跌倒等动作进行检测识别,满足对不同场景跌倒的有效检测.实验结果表明:融合算法改善了不同场景下跌倒行为的检测效果,检测的准确率可达到97.4％,并有效降低了误检率.
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学车辆与能源学院,河北秦皇岛066004;秦皇岛职业技术学院,河北秦皇岛066100
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提出一种多算法融合的跌倒行为识别算法.首先,针对人体目标的特征对YOLOv3 tiny检测算法进行改进,有效框定人体动态目标区域,提取出目标前景;在此基础上利用AlphaPose姿态识别框架识别出人体骨骼关键点,得到人体主要关节图;最后以人体关节图坐标信息为输入,通过时空图卷积神经网络对跌倒等动作进行检测识别,满足对不同场景跌倒的有效检测.实验结果表明:融合算法改善了不同场景下跌倒行为的检测效果,检测的准确率可达到97.4％,并有效降低了误检率.
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