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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的老人摔倒检测方法、系统、装置及存储介质，改进YOLOv5s包括骨干网络和特征整合网络；骨干网络包括非对称C3模块；非对称C3模块用于融合从预处理后的图像中提取的水平和垂直两个方向的特征，得到浅层特征图；特征整合网络包括FPN+PAN模块和可形变卷积位置注意力模块；FPN+PAN模块用于融合浅层特征图中高层的强语义特征和低层的强定位特征，得到融合特征图；可形变卷积位置注意力模块分别对融合特征图进行可形变卷积和方向感知。本发明采用的非对称C3模块在原有卷积的基础上融合了水平和垂直两个方向的特征，有更好的泛化能力，能适应更多的应用场景；可形变卷积位置注意力模块可以得到表征能力更强、目标定位更准确的输出特征。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5s的老人摔倒检测方法，其特征在于，包括：获取目标老人的图像，对所述图像进行预处理，得到预处理后的图像，其中所述预处理包括图像增强和自适应缩放；将所述预处理后的图像输入基于改进YOLOv5s网络的摔倒检测模型，得到目标老人姿态检测类别；其中所述改进YOLOv5s网络包括输入端、骨干网络、特征整合网络和输出端；所述骨干网络包括非对称C3模块；所述非对称C3模块用于融合从所述预处理后的图像中提取的水平和垂直两个方向的特征，得到浅层特征图；所述特征整合网络包括FPN+PAN模块和可形变卷积位置注意力模块；所述FPN+PAN模块用于融合所述浅层特征图中高层的强语义特征和低层的强定位特征，得到融合特征图；所述可形变卷积位置注意力模块分别对所述融合特征图进行可形变卷积和方向感知，得到输出特征，由输出端输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于改进YOLOv5s的老人摔倒检测方法、系统、装置及存储介质
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