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基于YOLOv5s的跌倒行为检测算法
被引量：
2
1
作者
周彤彤
彭月平
+1 位作者
郑璐
蒋镕圻
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2023年第7期786-792,共7页
为了实现人群中跌倒行为的实时检测,预防踩踏事件的发生,针对跌倒行为检测实时性以及特征提取能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5s的跌倒行为检测算法。通过改进基本残差块,主干网络添加混合域注意力机制,颈部引入双向特征金字塔结构...
为了实现人群中跌倒行为的实时检测,预防踩踏事件的发生,针对跌倒行为检测实时性以及特征提取能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5s的跌倒行为检测算法。通过改进基本残差块,主干网络添加混合域注意力机制,颈部引入双向特征金字塔结构,以增强网络检测精度,同时保证运算量。结果表明,相比原始网络,所提算法检测准确率由94.1%提升到97.0%,精度值由91.2%提升到95.4%,且算法检测速度最快可达0.028 s,每秒检测图片帧数可达36.3,满足实时性要求。
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关键词
深度学习
YOLOv5
跌倒行为检测
特征金字塔
卷积注意力机制
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职称材料
基于嵌入式系统的室内人体跌倒行为检测方法的实现
被引量：
4
2
作者
姚成玉
赵佳伟
陈毅强
《燕山大学学报》
CAS
2008年第6期507-511,556,共6页
提出了基于视觉和嵌入式系统来检测室内人体跌倒行为的方法,采用多线程算法进行图像采集和处理。运用基于简化高斯模型的自适应背景减除算法得到二值前景图像,并引入了形态学滤波,通过简化的目标宽高比算法判断人体跌倒行为是否发生,并...
提出了基于视觉和嵌入式系统来检测室内人体跌倒行为的方法,采用多线程算法进行图像采集和处理。运用基于简化高斯模型的自适应背景减除算法得到二值前景图像,并引入了形态学滤波,通过简化的目标宽高比算法判断人体跌倒行为是否发生,并进行虚报警判断。试验证明该系统的整体设计达到了实时性、准确性兼顾的特点。
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关键词
嵌入式系统
多线程
跌倒行为检测
图像处理
形态学滤波
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职称材料
基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测和人体行为识别系统
被引量：
4
3
作者
熊昕
郑杨娇子
张上
《信息通信》
2020年第2期65-67,共3页
为应对人口老龄化带来的跌倒事件上升以及提高跌倒检测的准确度,设计了一种可穿戴式基于神经网络的跌倒检测和人体行为识别系统.提出基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测及行为识别算法,将训练好的网络参数移植到研发的可穿戴式跌倒检...
为应对人口老龄化带来的跌倒事件上升以及提高跌倒检测的准确度,设计了一种可穿戴式基于神经网络的跌倒检测和人体行为识别系统.提出基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测及行为识别算法,将训练好的网络参数移植到研发的可穿戴式跌倒检测设备,实现对跌倒和其他行为检测,将异常行为结果、生理信息传输至监护人手机微信小程序,对被监护人的异常行为、定位信息进行监控.并且在对跌倒的种类和其他类跌倒行为区分检测中,精确率保持了较高的稳定水平.
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关键词
跌倒
及
行为
检测
长短时记忆网络变体
监护系统
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职称材料
基于图像识别技术的不安全行为识别
被引量：
21
4
作者
赵江平
王垚
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第1期158-165,共8页
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(...
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。
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关键词
有限空间作业
不安全
行为
图像识别技术
人体
跌倒行为检测
帧间差分法
特征提取
支持向量机(SVM)
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职称材料
基于骨骼特征点的跌倒检测方法
5
作者
侯相军
陈亚军
+1 位作者
孙超越
肖慈
《内江师范学院学报》
CAS
2024年第2期52-57,共6页
针对现有跌倒检测方法中利用时空图卷积网络(ST-GCN)进行行为检测的准确率有待提高、时间信息利用不够充分等问题,提出了一种基于轻量级YOLO v3人体目标检测模型结合人体骨骼特征点的跌倒检测方法.本方法利用AlphaPose算法实时得到人体...
针对现有跌倒检测方法中利用时空图卷积网络(ST-GCN)进行行为检测的准确率有待提高、时间信息利用不够充分等问题,提出了一种基于轻量级YOLO v3人体目标检测模型结合人体骨骼特征点的跌倒检测方法.本方法利用AlphaPose算法实时得到人体的骨骼特征点信息,在此基础上结合改进的ST-GCN模型提取了强化后的行为时空信息,从而对跌倒进行更加准确的检测.在通用数据集及自建数据集上的测试结果表明,该方法在跌倒检测中具有良好的效果.
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关键词
计算机视觉
跌倒行为检测
目标
检测
骨骼特征点
时空图卷积
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职称材料
题名
基于YOLOv5s的跌倒行为检测算法
被引量：
2
1
作者
周彤彤
彭月平
郑璐
蒋镕圻
机构
中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2023年第7期786-792,共7页
基金
武警部队军事理论研究计划课题资助项目(WJJY21JL0205)
中国人民武装警察部队工程大学科研创新团队课题资助项目(KYTD201803)。
文摘
为了实现人群中跌倒行为的实时检测,预防踩踏事件的发生,针对跌倒行为检测实时性以及特征提取能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5s的跌倒行为检测算法。通过改进基本残差块,主干网络添加混合域注意力机制,颈部引入双向特征金字塔结构,以增强网络检测精度,同时保证运算量。结果表明,相比原始网络,所提算法检测准确率由94.1%提升到97.0%,精度值由91.2%提升到95.4%,且算法检测速度最快可达0.028 s,每秒检测图片帧数可达36.3,满足实时性要求。
关键词
深度学习
YOLOv5
跌倒行为检测
特征金字塔
卷积注意力机制
Keywords
deep learning
YOLOv5
fall behavior detection
feature pyramid
convolutional attention mechanism
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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职称材料
题名
基于嵌入式系统的室内人体跌倒行为检测方法的实现
被引量：
4
2
作者
姚成玉
赵佳伟
陈毅强
机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
秦皇岛视听机械研究所
出处
《燕山大学学报》
CAS
2008年第6期507-511,556,共6页
基金
河北省教育厅科学研究计划资助项目(Z2005307)
文摘
提出了基于视觉和嵌入式系统来检测室内人体跌倒行为的方法,采用多线程算法进行图像采集和处理。运用基于简化高斯模型的自适应背景减除算法得到二值前景图像,并引入了形态学滤波,通过简化的目标宽高比算法判断人体跌倒行为是否发生,并进行虚报警判断。试验证明该系统的整体设计达到了实时性、准确性兼顾的特点。
关键词
嵌入式系统
多线程
跌倒行为检测
图像处理
形态学滤波
Keywords
embedded system
multi-process
falling action detection
image processing
morphology filter
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测和人体行为识别系统
被引量：
4
3
作者
熊昕
郑杨娇子
张上
机构
三峡大学计算机与信息学院
出处
《信息通信》
2020年第2期65-67,共3页
基金
宜昌市基础科研项目(Z2018193/A18-302-a13)。
文摘
为应对人口老龄化带来的跌倒事件上升以及提高跌倒检测的准确度,设计了一种可穿戴式基于神经网络的跌倒检测和人体行为识别系统.提出基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测及行为识别算法,将训练好的网络参数移植到研发的可穿戴式跌倒检测设备,实现对跌倒和其他行为检测,将异常行为结果、生理信息传输至监护人手机微信小程序,对被监护人的异常行为、定位信息进行监控.并且在对跌倒的种类和其他类跌倒行为区分检测中,精确率保持了较高的稳定水平.
关键词
跌倒
及
行为
检测
长短时记忆网络变体
监护系统
Keywords
fall and behavior detection
long-term memory network variant
monitoring system
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于图像识别技术的不安全行为识别
被引量：
21
4
作者
赵江平
王垚
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第1期158-165,共8页
文摘
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。
关键词
有限空间作业
不安全
行为
图像识别技术
人体
跌倒行为检测
帧间差分法
特征提取
支持向量机(SVM)
Keywords
confined space operation
unsafe behavior
image recognition technology
human fall behavior detection
interframe difference method
feature extraction
Support Vector Machine(SVM)
分类号
X924 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于骨骼特征点的跌倒检测方法
5
作者
侯相军
陈亚军
孙超越
肖慈
机构
西华师范大学电子信息工程学院
出处
《内江师范学院学报》
CAS
2024年第2期52-57,共6页
基金
教育部产学合作协同育人项目(201802031076)
西华师范大学英才基金项目(463177)。
文摘
针对现有跌倒检测方法中利用时空图卷积网络(ST-GCN)进行行为检测的准确率有待提高、时间信息利用不够充分等问题,提出了一种基于轻量级YOLO v3人体目标检测模型结合人体骨骼特征点的跌倒检测方法.本方法利用AlphaPose算法实时得到人体的骨骼特征点信息,在此基础上结合改进的ST-GCN模型提取了强化后的行为时空信息,从而对跌倒进行更加准确的检测.在通用数据集及自建数据集上的测试结果表明,该方法在跌倒检测中具有良好的效果.
关键词
计算机视觉
跌倒行为检测
目标
检测
骨骼特征点
时空图卷积
Keywords
computer vision
fall behavior detection
object detection
skeletal feature points
spatio-temporal graph convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv5s的跌倒行为检测算法
周彤彤
彭月平
郑璐
蒋镕圻
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于嵌入式系统的室内人体跌倒行为检测方法的实现
姚成玉
赵佳伟
陈毅强
《燕山大学学报》
CAS
2008
4
下载PDF
职称材料
3
基于长短时记忆网络及变体的跌倒检测和人体行为识别系统
熊昕
郑杨娇子
张上
《信息通信》
2020
4
下载PDF
职称材料
4
基于图像识别技术的不安全行为识别
赵江平
王垚
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020
21
下载PDF
职称材料
5
基于骨骼特征点的跌倒检测方法
侯相军
陈亚军
孙超越
肖慈
《内江师范学院学报》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
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