【摘 要】
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随着中国老龄化问题日渐突出,老人摔倒问题也就不可忽视。摔倒对老人身体的影响体现在它所带来的并发症,需要老人尽早就医才会有更高的恢复健康的机会。因此摔倒检测的研发具有重大的意义。文中先对摔倒检测方法的分类优缺点进行对比,然后着重对基于视觉的摔倒检测方法进行调研,最后围绕基于普通RGB摄像头下2D姿态估计算法的摔倒检测方法进行深入的研究。发现了这类方法存在摔倒骨骼数据集缺失、摔倒检测系统对现实泛化性差
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随着中国老龄化问题日渐突出,老人摔倒问题也就不可忽视。摔倒对老人身体的影响体现在它所带来的并发症,需要老人尽早就医才会有更高的恢复健康的机会。因此摔倒检测的研发具有重大的意义。文中先对摔倒检测方法的分类优缺点进行对比,然后着重对基于视觉的摔倒检测方法进行调研,最后围绕基于普通RGB摄像头下2D姿态估计算法的摔倒检测方法进行深入的研究。发现了这类方法存在摔倒骨骼数据集缺失、摔倒检测系统对现实泛化性差等难点与问题。在进一步调研了相关算法的基础上,为解决现存的问题与难点,本文的主要工作内容如下。首先,针对摔倒骨骼数据集缺失的问题,本文结合单目标跟踪及目标检测算法,提出了一种骨骼捕捉策略。将几个较大规模的公开摔倒数据集和自拍摄数据集转换为高质量的骨骼2D坐标数据集并进行标签重标注。然后,为解决摔倒系统泛化性差的问题,本文提出一种摔倒检测优化框架。框架包括优化基于姿态估计算法基础逻辑、数据集标签预处理及摔倒骨骼样本处理及模型训练策略。最后,本文结合图卷积提出一种多特征融合语义模型。它比以往CNN和RNN对骨骼数据的特征提取更能保留骨骼自身拓扑结构的连接特征。早期多特征融合模块能保证轻量级的同时获取更多信息,语义信息能帮助模型识别不同的关节点与时间帧。
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