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独居老人云智能跌倒实时检测系统的开发
被引量:
17
1
作者
石栋
张克华
徐彪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第19期259-264,共6页
为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据...
为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据,通过支持向量机算法(SVM)对数据进行处理,输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台,同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验,其结果表明:跌倒判断的正确率为100%;并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动,同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制,远程实时有效监护独居老人。
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关键词
实时跌倒检测
支持向量机算法(SVM)
远程监护
云智能
物联网
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职称材料
基于姿态估计的实时跌倒检测算法
被引量:
9
2
作者
于乃功
柏德国
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2761-2766,共6页
为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以...
为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.
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关键词
跌倒
实时
检测
深度学习
人体姿态估计
单目相机
机器人
嵌入式
原文传递
基于AlphaPose优化模型的老人跌倒行为检测算法
被引量:
21
3
作者
马敬奇
雷欢
陈敏翼
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第1期294-301,共8页
针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题,提出了一种基于AlphaPose优化模型的老人异常行为检测算法。首先,对行人目标检测模型和姿态估计模型进行优化,以加快人体目标检测和姿态关节点推理;然后,通过优化的Alp...
针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题,提出了一种基于AlphaPose优化模型的老人异常行为检测算法。首先,对行人目标检测模型和姿态估计模型进行优化,以加快人体目标检测和姿态关节点推理;然后,通过优化的AlphaPose模型快速计算得到人体姿态关节点图像坐标数据;最后,计算人体跌倒瞬间头部关节点线速度与胯部关节线速度之间的关系,以及人体中垂线与图像X轴之间夹角的变化来判断跌倒现象的发生。将所提算法移植到JetsonNano嵌入式开发板上,并与当前主要的基于人体姿态的跌倒检测算法YOLOv3+Pose、YOLOv4+Pose、YOLOv5+Pose、trt_pose和NanoDet+Pose进行对比分析。实验结果表明,在所用嵌入式平台上,图像分辨率为320×240时,所提算法的检测帧率达到8.83 frame/s,准确率为0.913,均优于对比算法。该算法具有较高的实时性和准确率,能够及时检测老人跌倒行为的发生。
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关键词
实时跌倒检测
姿态估计
姿态关节点
嵌入式平台
目标
检测
深度学习
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职称材料
题名
独居老人云智能跌倒实时检测系统的开发
被引量:
17
1
作者
石栋
张克华
徐彪
机构
浙江师范大学精密机械研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第19期259-264,共6页
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(No.201310345030)
文摘
为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据,通过支持向量机算法(SVM)对数据进行处理,输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台,同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验,其结果表明:跌倒判断的正确率为100%;并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动,同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制,远程实时有效监护独居老人。
关键词
实时跌倒检测
支持向量机算法(SVM)
远程监护
云智能
物联网
Keywords
real-time fall detection
Support Vector Machine(SVM)
remote monitoring
cloud intelligence
internet of things
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于姿态估计的实时跌倒检测算法
被引量:
9
2
作者
于乃功
柏德国
机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京重点实验室
数字社区教育部工程研究中心
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2761-2766,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61573029)
国家重点研发计划项目(2017YFC0209905)。
文摘
为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.
关键词
跌倒
实时
检测
深度学习
人体姿态估计
单目相机
机器人
嵌入式
Keywords
fall detection in real-time
deep learning
human pose estimation algorithm
monocular camera
robots
embedding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于AlphaPose优化模型的老人跌倒行为检测算法
被引量:
21
3
作者
马敬奇
雷欢
陈敏翼
机构
广东省现代控制技术重点实验室(广东省科学院智能制造研究所)
广东省科学技术情报研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第1期294-301,共8页
基金
广州市科技计划项目(202007040007)。
文摘
针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题,提出了一种基于AlphaPose优化模型的老人异常行为检测算法。首先,对行人目标检测模型和姿态估计模型进行优化,以加快人体目标检测和姿态关节点推理;然后,通过优化的AlphaPose模型快速计算得到人体姿态关节点图像坐标数据;最后,计算人体跌倒瞬间头部关节点线速度与胯部关节线速度之间的关系,以及人体中垂线与图像X轴之间夹角的变化来判断跌倒现象的发生。将所提算法移植到JetsonNano嵌入式开发板上,并与当前主要的基于人体姿态的跌倒检测算法YOLOv3+Pose、YOLOv4+Pose、YOLOv5+Pose、trt_pose和NanoDet+Pose进行对比分析。实验结果表明,在所用嵌入式平台上,图像分辨率为320×240时,所提算法的检测帧率达到8.83 frame/s,准确率为0.913,均优于对比算法。该算法具有较高的实时性和准确率,能够及时检测老人跌倒行为的发生。
关键词
实时跌倒检测
姿态估计
姿态关节点
嵌入式平台
目标
检测
深度学习
Keywords
real-time fall detection
pose estimation
pose joint point
embedded platform
target detection
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
独居老人云智能跌倒实时检测系统的开发
石栋
张克华
徐彪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
17
下载PDF
职称材料
2
基于姿态估计的实时跌倒检测算法
于乃功
柏德国
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
原文传递
3
基于AlphaPose优化模型的老人跌倒行为检测算法
马敬奇
雷欢
陈敏翼
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
21
下载PDF
职称材料
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