人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續(xù)加劇,對于老年人群體的醫(yī)療資源投入會不斷提高。而與此同時,跌倒已經(jīng)成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以,跌倒檢測系統(tǒng)的研究和應(yīng)用對降低老年人受到的身心傷害和醫(yī)療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中,基于計算機視覺的跌倒檢測技術(shù)在無干擾的場景下檢測較為有效,但其易受環(huán)境變化(如背景光線影響、人遮擋問題等)影響。此外,基于可穿戴計算的跌倒檢測技術(shù)受限于算法穩(wěn)定性和識別準確率,系統(tǒng)的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數(shù)據(jù)的跌倒檢測新的方法。首先,設(shè)計并開發(fā)了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊,實現(xiàn)實時采集、傳輸人體活動數(shù)據(jù);其次,使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)提取人體姿態(tài)特征數(shù)據(jù);最后,對采集的人體活動數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)進行規(guī)范化和時序化處理,設(shè)計了兩個深度學習網(wǎng)絡(luò)分別對數(shù)據(jù)進行特征提取,并將兩特征進行特征層數(shù)據(jù)融合,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對融合數(shù)據(jù)進行活動分類和跌倒檢測。本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試。其中,本...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 跌倒檢測技術(shù)概述
        1.3.2 基于可穿戴計算的跌倒檢測技術(shù)
        1.3.3 基于情景感知的跌倒檢測技術(shù)
        1.3.4 基于視覺感知技術(shù)的跌倒檢測
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 論文結(jié)構(gòu)
第2章 技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 可穿戴技術(shù)
        2.1.1 無線傳感技術(shù)
        2.1.2 人體活動數(shù)據(jù)采集技術(shù)
    2.2 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)檢測技術(shù)
        2.2.1 自上而下的方法
        2.2.2 自下而上的方法
    2.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    2.4 算法性能評估技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 人體活動數(shù)據(jù)采集與處理
    3.1 構(gòu)建人體活動模型
    3.2 人體活動數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 人體活動感知模塊硬件設(shè)計
        3.2.2 人體活動感知模塊軟件設(shè)計
    3.3 人體活動數(shù)據(jù)處理
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于視覺的人體姿態(tài)檢測技術(shù)
    4.1 基于視覺的人體骨骼關(guān)鍵點檢測技術(shù)
        4.1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        4.1.2 人體骨骼關(guān)鍵點特征提取網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 人體PAFs特征提取網(wǎng)絡(luò)
    4.2 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)提取及處理
        4.2.1 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)提取
        4.2.2 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)處理
    4.3 算法實現(xiàn)與測試
        4.3.1 算法實現(xiàn)
        4.3.2 算法測試
    4.4 本章小結(jié)
第5章 圖像與活動數(shù)據(jù)融合的跌倒檢測
    5.1 數(shù)據(jù)特征融合模型
        5.1.1 人體活動數(shù)據(jù)時序化特征提取
        5.1.2 人體姿態(tài)數(shù)據(jù)時序化特征提取
        5.1.3 特征融合
    5.2 基于特征融合的跌倒檢測算法
        5.2.1 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)設(shè)計
    5.3 算法實現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 系統(tǒng)實驗與結(jié)果分析
    6.1 實驗平臺搭建
        6.1.1 實驗設(shè)備
        6.1.2 實驗數(shù)據(jù)集構(gòu)建
    6.2 網(wǎng)絡(luò)訓練
    6.3 實驗測試和分析
        6.3.1 離線測試和分析
        6.3.2 在線測試和分析
    6.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝



本文編號：3789857