基于光流法和卷积神经网络的跌倒行为检测方法

摘要：

基于光流法和卷积神经网络,提出一种室内跌倒行为检测方法.在数据预处理方面,使用光流法把监控视频转化为由光流图像组成的动作序列;在模型方面,采用卷积神经网络VGG-16对输入动作序列进行训练和优化,根据softmax分类器输出结果不断调整权重和偏量;在训练过程中,制作了跌倒数据集并采用迁移学习训练策略解决训练过程中跌倒行为数据过少的问题.实验结果表明该检测方法可在室内环境下正确地检测出跌倒行为的发生,达到了较高的准确率.

关键词：跌倒检测、光流法、卷积神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅科学研究项目LG201915

在线出版日期：2021-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：45-48