【摘 要】
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跌倒是引起人意外损伤的重要因素。跌倒不仅会对身体产生伤害,还会造成不同程度上的心理障碍。如果人跌倒后没有得到及时的救助,极有可能对人的身心造成二次伤害。本文针对目前跌倒检测技术存在的不足,分别进行了如下工作:（1）针对目前跌倒数据集样本量小、考虑行为类型少、视角较少等问题,进行人体跌倒及相关行为的设计、数据采集与数据集制作工作,具体包括:（1）在42m~2的模拟场景中距离地面2.7m处进行6个摄像
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跌倒是引起人意外损伤的重要因素。跌倒不仅会对身体产生伤害,还会造成不同程度上的心理障碍。如果人跌倒后没有得到及时的救助,极有可能对人的身心造成二次伤害。本文针对目前跌倒检测技术存在的不足,分别进行了如下工作:（1）针对目前跌倒数据集样本量小、考虑行为类型少、视角较少等问题,进行人体跌倒及相关行为的设计、数据采集与数据集制作工作,具体包括:（1）在42m~2的模拟场景中距离地面2.7m处进行6个摄像机的全方位布置。（2）设计了17种人体行为活动,包括8种跌倒行为（站立向前、向后和侧面跌倒,坐着向前和侧面跌倒,原地跪倒、歪倒和向后蹲倒）、5种跌倒易混淆行为（坐着拾东西和系鞋带、站着弯腰拾东西、快速下蹲和下蹲系鞋带）,以及4种日常行为（行走、站立、坐下以及坐着）,并设计2个朝向获取8种不同视角的数据。（3）征召101名受试者参加试验,最终收集约180GB视频录像,经剪辑与处理后获取5370个样本数据（7.2GB）。本文由此构建了多跌倒类型、多拍摄角度、较多样本量的人体跌倒全景数据集QUT-FALL。（2）在构建人体跌倒全景数据集的基础上,研究了可用于人体行为识别的3种深度学习基本架构、7种网络模型的结构特点,采用专门的GTX 3090显卡,在交叉对象和交叉视角两种评判标准下进行了算法试验与分析。结果表明,在交叉对象标准下,7种网络模型进行17种行为识别准确率在69%～91%,平均准确率为85.4%,其中TSM网络模型准确率最高,达90.58%,GPU训练用时在5h～29h,TSN网络模型用时最短为5.5h,R（2+1）D网络模型用时最长达28.4h。在交叉视角标准下,7种网络模型进行17种行为识别的准确率在75%～93%,平均准确率为87.35%,其中TSM网络模型准确率最高,达93.69%,GPU训练用时在3h～18h,TSN网络模型用时最短为3.5h,I3D网络模型用时最长达18h。交叉对象与交叉视角标准下跌倒识别的三分类和二分类准确率均在95%以上。视角不同会对算法精度产生一定影响,因此采用更多视角数据有助于提高模型的泛化能力。
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