基于人的双流卷积神经网络的摔倒行为识别

随着计算机视觉技术的发展及现代社会的需求,研究者们对视觉信息的理解已经从单帧图像更多地转向语义更加丰富的视频信息。摔倒是人们日常生活中最常见的安全问题,利用计算机视觉技术对人们行走中的摔倒行为进行识别,可以减小人由于不及时救治导致死亡等严重后果的概率。本文对行为识别任务进行定义,并基于此提出了一种基于双流卷积神经网络的摔倒行为识别方法,最后实验表明本文提出的方法可以满足实际应用需求。