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基于轮廓关键点和LSTM的摔倒检测方法
1
作者
卫少洁
周永霞
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期213-217,241,共6页
针对传统人体摔倒检测方法误检率高、无法有效结合时序特征等问题,提出一种新的人体轮廓关键点提取方法,并将该方法和LSTM网络相结合构建一种新的摔倒检测模型。该模型对视频中的人体进行轮廓检测,选取轮廓关键点坐标和质心坐标作为人...
针对传统人体摔倒检测方法误检率高、无法有效结合时序特征等问题,提出一种新的人体轮廓关键点提取方法,并将该方法和LSTM网络相结合构建一种新的摔倒检测模型。该模型对视频中的人体进行轮廓检测,选取轮廓关键点坐标和质心坐标作为人体特征;使用LSTM对人体特征序列进行时序特征提取;用全连接层实现分类。在公开数据集上进行实验,结果表明该模型具有较高的准确率和良好的泛化性。
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关键词
人体摔倒检测
轮廓关键点
LSTM
时序特征
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职称材料
题名
基于轮廓关键点和LSTM的摔倒检测方法
1
作者
卫少洁
周永霞
机构
中国计量大学信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期213-217,241,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61303146)
浙江省自然科学基金项目(LY19F030013)。
文摘
针对传统人体摔倒检测方法误检率高、无法有效结合时序特征等问题,提出一种新的人体轮廓关键点提取方法,并将该方法和LSTM网络相结合构建一种新的摔倒检测模型。该模型对视频中的人体进行轮廓检测,选取轮廓关键点坐标和质心坐标作为人体特征;使用LSTM对人体特征序列进行时序特征提取;用全连接层实现分类。在公开数据集上进行实验,结果表明该模型具有较高的准确率和良好的泛化性。
关键词
人体摔倒检测
轮廓关键点
LSTM
时序特征
Keywords
Human-falling-down
detection
contour
keypoints
LSTM
Sequential
features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轮廓关键点和LSTM的摔倒检测方法
卫少洁
周永霞
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
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