【摘 要】
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我国老人的数量越来越多,老人数量占比也越来越高,宣告着我国老龄化社会已经到来。老人的年龄越大,发生跌倒事件的可能性也越大。老人一旦发生跌倒,将会对老人造成严重的伤害,给老人家庭带来沉重的经济负担。近年来计算机视觉发展很快速,目标检测算法也取得了不错的成绩。为了减轻老人跌倒造成的危害,将目标检测技术应用于老人跌倒有很大的现实意义,能够在老人跌倒后第一时间发现,从而将跌倒对老人的伤害降到最低。通过对目
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我国老人的数量越来越多,老人数量占比也越来越高,宣告着我国老龄化社会已经到来。老人的年龄越大,发生跌倒事件的可能性也越大。老人一旦发生跌倒,将会对老人造成严重的伤害,给老人家庭带来沉重的经济负担。近年来计算机视觉发展很快速,目标检测算法也取得了不错的成绩。为了减轻老人跌倒造成的危害,将目标检测技术应用于老人跌倒有很大的现实意义,能够在老人跌倒后第一时间发现,从而将跌倒对老人的伤害降到最低。通过对目标检测领域算法的深入研究,使用Deep-SORT和YOLOv3算法实现了对监控视频场景下人体目标的实时跌倒检测。实验结果证明,结合YOLOv3算法和Deep-SORT算法可以检测老人跌倒。本文主要做了以下几项工作。一、制作数据集:将人体姿态划分为跌倒和非跌倒,采集跌倒数据并标注做成跌倒数据集;通过摄像头自动拍照和网络下载,获得人脸数据集。二、训练数据集:首先使用K-means++算法聚类得到9个anchor值,然后使用YOLOv3训练跌倒数据集获得权重文件,通过测试选取最佳权重文件。三、目标跟踪:将YOLO官网提供的权重文件与Deep-SORT进行结合,实现人体多目标跟踪并剪切跟踪到的目标图像。四、人脸识别:首先采集所需要的人脸数据集,然后训练数据集得到人脸识别模型,最后对跟踪到的目标进行人脸识别。五、跌倒检测:使用训练得到的权重文件对目标图像进行检测,根据一定规则判断跌倒事件的发生并报警处理。此外,本文对YOLOv3和Deep-SORT的相关参数进行了调优,使其更加符合跌倒检测系统的需要,最终呈现了良好的跌倒检测效果。
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