改进YOLOv5的人体摔倒检测

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摔倒是影响老人生命安全的重要问题之一,为提高检测准确率,将YOLOv5模型应用于摔倒检测并做了改进。首先,用K-means聚类算法得到更符合目标形态的anchor长宽比例,使边界框更精确,提高摔倒检测准确率。其次,用EIoU损失函数替换CIoU损失函数,加快收敛速度,使目标定位更准确。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型检测效果较好,准确率达到99.1%,mAP值达到99.3%,能够更好地满足摔倒检测的要求。
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