【摘 要】
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针对目标检测模型在人物跌倒时易漏检、鲁棒性和泛化能力差等问题，提出一种基于改进YOLOv5s的跌倒人物目标检测方法YOLOv5s-FPD。首先，对Le2i跌倒数据集使用多种方式扩充后用于模型训练，增强模型鲁棒性和泛化能力；其次，使用MobileNetV3作为主干网络来进行特征提取，协调并平衡模型的轻量化和准确性关系; 然后，利用BiFPN（Bi-directional Feature Pyrami
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51678061）；
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针对目标检测模型在人物跌倒时易漏检、鲁棒性和泛化能力差等问题，提出一种基于改进YOLOv5s的跌倒人物目标检测方法YOLOv5s-FPD。首先，对Le2i跌倒数据集使用多种方式扩充后用于模型训练，增强模型鲁棒性和泛化能力；其次，使用MobileNetV3作为主干网络来进行特征提取，协调并平衡模型的轻量化和准确性关系; 然后，利用BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）改善模型多尺度特征融合能力，提高了融合速度和效率，并使用CBAM（Convolutional Block Attention Module）轻量级注意力机制实现注意力对通道和空间的双重关注，增强了注意力机制对模型准确性的提升效果；最后，引入Focal Loss损失评价从而更注重挖掘困难样本特征，改善正负样本失衡的问题。实验结果表明，在Le2i跌倒数据集上YOLOv5s-FPD模型比原YOLOv5s模型，精确度、F1分数、检测速度分别提高了2.91%、0.03、8.7FPS，验证了该方法的有效性。
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