基于开源框架的人机交互危险姿态识别系统设计

作     者：潘萍 彭高丰 潘凌云 PAN Ping;PENG Gaofeng;Pan Lingyun

作者机构：长沙师范学院长沙410148 

基　　金：湖南省哲学社会科学基金一般项目《校企合作评价指标体系研究》(21YBA256) 湖南省社会科学成果评审委员会一般项目《项目式学习视域下应用型本科高校学生学习力提升研究》(XSP2023JYC282) 湖南省哲学社会科学基金一般项目《OBE导向的大学生创新能力院级协同培养路径研究》(19YBA040) 湖南省大学生创新创业训练计划项目《基于多传感器协同的智能人体检测与防护系统设计》(4274) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2023年第10期

页      码：95-98,103页

摘      要：老年人因年龄增长、身体机能衰退和认知功能减弱而面临不同程度的生活危险。因此,为了及时发现、监测和处理老年人的危险姿势,从而保护老年人的安全和健康。研究提出一种融合端对端思想和卷积神经网络(Port to port convo-lutional neural network,PTP-CNN)的老年人危险位姿虚拟模型识别算法,从而做出预防性措施或及时的护理。研究结果表明,该系统在运用PTP-CNN算法时,Epochs的训练次数为15~30之间,MSE评价指标上PTP-CNN模型分别比SW-CNN、AlexNet降低25.33%、5.17%,说明PTP-CNN模型拥有更高的准确性和精确性,可以更好地进行图像识别任务,从而及时发现老年人的危险姿势。

主 题 词：深度学习 开源框架 信息采集 位姿虚拟模型 卷积神经网络 图像识别 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.10.095

馆 藏 号：203124262...