典型文献
基于关节点提取的多特征融合人体摔倒检测
文献摘要：
意外摔倒是威胁老年人安全的重要因素,能实时高效识别摔倒动作的检测系统可以帮助老年人最大限度地减少摔倒带来的伤害.文章提出一种利用关节点特征结合运动学特征的人体摔倒检测方法.首先使用深度卷积神经网络的人体目标检测算法获取视频中人体的所在位置;然后使用人体姿态估计算法对目标人体进行骨骼关键点提取;最后使用运动学特征人体外接矩形宽高比、质心节点的下降速度、头部关节点与地面之间的距离及人体主躯干、左右腿、左右胳膊和地面之间的夹角与提取的关节点特征进行融合,结果表明摔倒测试在灵敏性、特异性、准确性上分别达到了97.5％、95％、96％的效果.
文献关键词：
摔倒识别;目标检测;骨架提取;运动学特征;多特征融合
中图分类号：
作者姓名：
邵晓雷
作者机构：
安徽建筑大学电子与信息工程学院,安徽 合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]邵晓雷-.基于关节点提取的多特征融合人体摔倒检测)[J].软件工程,2022(12):13-16
A类：
摔倒识别
B类：
关节点,多特征融合,摔倒检测,意外摔倒,助老,节点特征,特征结合,合运动,运动学特征,使用深度,深度卷积神经网络,人体目标检测,目标检测算法,所在位置,人体姿态估计,姿态估计算法,骨骼关键点,关键点提取,外接矩形,宽高比,质心,下降速度,躯干,右腿,胳膊,夹角,灵敏性,骨架提取
AB值：
0.348936
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