论文摘要
针对已有人体摔倒检测模型在不同检测场景下适应性差、误检率高等缺点,本文提出了一种基于人体骨骼关键点和LSTM神经网络的人体摔倒检测模型.该模型通过Alphapose对连续多帧中的人体进行骨骼关键点检测,然后将骨骼关键点坐标序列分为x坐标序列和y坐标序列,分别输入两个LSTM神经网络进行时序特征提取,最后将LSTM隐层输出向量输入一个全连接层得到检测结果.本文使用公开数据集MuHAVi-MAS和Le2i进行实验,并与多种检测模型进行对比,实验结果表明本文方法在多场景、多视角和多姿势摔倒情况下都具有较高的检测精度.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卫少洁,周永霞
关键词: 摔倒检测模型,骨骼关键点
来源: 小型微型计算机系统 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,生物医学工程,自动化技术
单位: 中国计量大学信息工程学院
基金: 浙江省自然科学基金项目(LY19F030013)资助
分类号: R318;TP183
页码: 1886-1890
总页数: 5
文件大小: 1114K
下载量: 382
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