【摘 要】
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提出一种基于特征金字塔（FPN）结构的快速卷积神经网络（F-Faster-RCNN）的摔倒检测模型，采用F-Faster-RCNN目标检测网络结合多目标跟踪算法Deepsort实现运动目标跟踪；采用3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）分类算法实现老人摔倒行为的判别。F-Faster-RCNN算法以残差网络为主干网络，加深了网络层次；以FPN结构逐层提取特征，实现深浅层特征的融合；结合遗传算法改进
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61971291）； 辽宁省自然科学基金项目（20180520038）；
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提出一种基于特征金字塔（FPN）结构的快速卷积神经网络（F-Faster-RCNN）的摔倒检测模型，采用F-Faster-RCNN目标检测网络结合多目标跟踪算法Deepsort实现运动目标跟踪；采用3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）分类算法实现老人摔倒行为的判别。F-Faster-RCNN算法以残差网络为主干网络，加深了网络层次；以FPN结构逐层提取特征，实现深浅层特征的融合；结合遗传算法改进SVM的参数调优过程，避免了局部最优解。经仿真验证，基于F-Faster-RCNN目标检测模型损失率可降低到2.2%,摔倒检测平均准确率达到84.4%。
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