基于深度学习的人体摔倒检测算法设计

作     者：李茁闻 和晓军 LI Zhuowen;HE Xiaojun

作者机构：沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159 

出 版 物：《通信与信息技术》 (Communication & Information Technology)

年 卷 期：2024年第1期

页      码：101-105页

摘      要：针对传统检测算法对人体摔倒检测不准确以及实效性不够的前提下,提出一种改进的YOLOV7算法。将一种即插即用的Transformer模块插入到YOLOV7的骨干网络与检测头网络中。替换YOLOV7中高效聚合网络中的3*3卷积,在保证检测速度的同时提升模型的检测精度,其中平均精度提升12.32%、准确率提升5.01%、召回率提升3.33%。改进的YOLOV7人体摔倒检测模型可以满足不同应用场景中对各种设备的部署与高效地检测。

主 题 词：计算机视觉 深度学习 YOLOV7 Transformer 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203125501...