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针对现有跌倒检测方法中利用时空图卷积网络(ST-GCN)进行行为检测的准确率有待提高、时间信息利用不够充分等问题,提出了一种基于轻量级YOLO v3人体目标检测模型结合人体骨骼特征点的跌倒检测方法.本方法利用AlphaPose算法实时得到人体的骨骼特征点信息,在此基础上结合改进的ST-GCN模型提取了强化后的行为时空信息,从而对跌倒进行更加准确的检测.在通用数据集及自建数据集上的测试结果表明,该方法在跌倒检测中具有良好的效果. 相似文献
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