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题名改进灰色模型预测跌倒解算算法
被引量：2
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作者
胡丁梅
王守华
孙希延
纪元法
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机构
桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室
卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心
广西信息科学实验中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第20期31-36,共6页
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基金
广西自然科学基金(2018GXNSFAA050123)
广西精密导航技术与应用重点实验室主任基金(DH201803)
+3 种基金
国家重点研发计划(2018YFB0505103)
广西科技厅项目(桂科AA17202033)
桂林电子科技大学大学生创新团队项目
桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2018YJCX28,2019YCXS037)资助
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文摘
针对行人跌倒装置跌倒判断率低,成本高,便捷性不强等问题,提出一种改进灰色模型预测跌倒解算算法。算法利用迭代扩展卡尔曼滤波法(iteration extended Kalman filter,IEKF)将超宽带(ultra wide band,UWB)与惯导数据相融合得到实时综合位置,并通过迭代灰色MGM(1,1)模型得到预测综合位置,提高定位精度。将惯导装置获取的加速度、角速度和磁通量通过四元数运算得到姿态角,利用最小二乘法线性拟合得到倾角,同时融入综合位置进行三级跌倒判断,有效地提高了跌倒判断准确率。实验结果表明,采用改进算法可以较好地区分正常姿态与跌倒姿态,跌倒判断准确度高达97.5%。
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关键词
行人跌倒
超宽带
惯导
四元数法
最小二乘法
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Keywords
pedestrian fall
ultra wide band(UWB)
inertial navigation
quaternion method
least square method
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分类号
N965.72
[自然科学总论]
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题名复杂场景下的行人跌倒检测算法
被引量：4
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作者
方可
刘蓉
魏驰宇
张心月
刘杨
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机构
华中师范大学物理科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第6期1811-1817,共7页
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基金
国家社会科学基金资助项目(19BTQ005)。
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文摘
随着人口老龄化程度的不断深化,跌倒检测成为医疗与健康领域的一个关键问题。针对复杂场景下跌倒检测算法准确率偏低的问题,提出一种改进的跌倒检测模型——PDD-FCOS(PVT DRFPN DIoU-Fully Convolutional One-Stage object detection)。在基准FCOS算法的骨干网络中引入金字塔视觉转换器(PVT),以不增加计算量为前提提取更丰富的语义信息;在特征信息融合阶段插入双重细化特征金字塔网络(DRFPN),更加准确地学习特征图之间采样点的位置和其他信息,并通过上下文信息捕获特征通道之间更准确的语义关系,从而提升检测性能;训练阶段采用距离交并比(DIoU)损失进行边界框回归,通过优化预测框与目标框中心点的距离,使回归框收敛得更快更准确,从而有效提高跌倒检测算法的准确率。实验结果表明,所提模型在开源数据集Fall detection Database上平均精确度均值(mAP)达到82.2%,与基准FCOS算法相比,所提算法的mAP提升了6.4个百分点,且相较于其他主流目标检测算法有精度上的提升以及更好的泛化能力。
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关键词
目标检测
行人跌倒检测
金字塔视觉转换器
注意力机制
双重细化特征金字塔网络
距离交并比
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Keywords
object detection
pedestrian fall detection
Pyramid Vision Transformer(PVT)
attention mechanism
Double Refinement Feature Pyramid Networks(DRFPN)
Distance Intersection over Union(DIoU)
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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