【摘 要】
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近几年老龄人口比例快速提升,对老龄群体的看护服务问题日益凸显。家庭养老是我国现有的主要养老模式,室内意外跌倒是影响老人健康的重要因素,对于室内老年人跌倒事件的检测,有利于迅速地对老人实施救护,减轻跌倒造成的二次伤害。本文对于室内情境下的跌倒事件进行分析,基于人物交互原理设计了一种室内跌倒检测算法,以解决跌倒检测中因忽略场景信息导致的漏检和误检等问题。本文的主要工作如下:（1）针对现有算法对室内目标
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近几年老龄人口比例快速提升,对老龄群体的看护服务问题日益凸显。家庭养老是我国现有的主要养老模式,室内意外跌倒是影响老人健康的重要因素,对于室内老年人跌倒事件的检测,有利于迅速地对老人实施救护,减轻跌倒造成的二次伤害。本文对于室内情境下的跌倒事件进行分析,基于人物交互原理设计了一种室内跌倒检测算法,以解决跌倒检测中因忽略场景信息导致的漏检和误检等问题。本文的主要工作如下:（1）针对现有算法对室内目标识别精度低和速度慢的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法。首先使用倒残差模块和注意力网络搭建网络的特征提取部分,将Mobile Netv3作为网络的特征提取层,以提升网络的计算速度;然后通过引入CIo U对网络的损失函数部分进行改进,用于提升网络对室内目标的识别精度;之后使用聚类算法计算合适的anchor值;最后使用基于去雾算法的暗光图像增强算法对暗光图像进行处理,以提升网络在暗光环境下的识别能力。实验结果表明改进后m AP提升了2.29%,检测速度提升为之前的1.7倍。（2）为降低跌倒识别的误检率,充分利用场景中的人和物的位置等信息,提出了一种基于人物交互检测原理的图像分类跌倒检测方案。首先制定三种数据集生成方案并进行对比,确定最优生成方案;之后搭建minif＿VGG网络用于缩减分类网络的检测时间;最后使用权重损失函数对数据集样本不均衡问题进行处理,以提升分类网络的准确率。实验结果表明由原图信息、人体姿态信息和位置信息生成的数据分类效果最好;分类网络minif＿VGG的总体准确率达到了79.86%,跌倒类别的F1分数达到了95.34%,同时提升了网络的检测速度。（3）根据实际需求搭建室内跌倒检测平台,将目标检测算法、姿态估计算法和跌倒检测算法融合到平台中,研究判定为暗光图像的条件,提升平台的实用性。实验表明平台检测效果良好,跌倒事件的检测准确率达到95%以上,有利于提升老年人看护服务体系的质量。
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