基于人体3D骨架的跌倒识别方法

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针对光照变化、外观遮挡、背景复杂等因素导致人体活动识别困难的问题,提出了一种基于人体3D骨架的跌倒动作识别算法。首先,使用Kinect v2深度传感器采集不同测试者的跌倒动作和非跌倒动作的视频;然后,对采集到的视频进行预处理,获得每个动作的骨架图片;并且,可以得到运动过程中人体骨骼节点的三维坐标;最后,使用卷积神经网络对采集到的数据提取运动特征,并进行模型训练和动作识别,对AlexNet模型和VGG16模型分别进行训练,并对两个模型的实验结果进行对比。实验结果表明,VGG16模型的识别率较高,识别准确率可达到97.3%,对跌倒动作有较好的识别效果。
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