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申请/专利权人：华南农业大学

摘要：本发明公开了一种基于TR‑SlowFast的人体跌倒检测方法，该方法包括：通过摄像头获取含跌倒行为的可见光视频数据，对图像帧进行数据增强、剪裁和抽帧；将预处理得到的图像帧序列输入到由SlowFast修改得到的TR‑SlowFast网络中获得跌倒检测结果。TR‑SlowFast网络模型具体指将SlowFast网络的fast支路的ResNet模块替换为F‑Res2Net模块，F‑Res2Net改进了Res2Net对于分组特征的处理方式，使用跳跃连接实现fast支路的不同模块的连接，在每个F‑Res2Net模块之后增加CA注意力模块，在最后一个CA注意力模块之后增加通道混洗模块；将slow支路的ResNet模块替换为S‑GhostNet模块，其中S‑GhostNet为通过特征融合和增加EGC注意力模块修改GhostNet所得，EGC注意力模块为修改的GC注意力模块。

主权项：1.一种基于TR-SlowFast的人体跌倒检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：采集并预处理可见光的视频数据：采用摄像头获取包含人体的可见光视频数据，通过高斯模糊和随机光照的方式对可见光视频数据进行增强，接着对视频进行裁剪和抽帧，将图像帧中人物的跌倒行为进行标记，本发明的视频帧率为30帧秒，对所得可见光视频用不同的采样频率进行采样，高频采样从每秒视频的第一帧开始，按步长为6进行采样，从而每秒抽取5帧，共同输入SlowFast网络的fast支路，低频采样从每秒视频的第一帧开始，按步长为15进行采样，从而每秒抽取2帧，输入到SlowFast网络的slow支路；步骤二：将原有fast支路的ResNet模块替换为F-Res2Net模块、使用跳跃连接实现fast支路的不同模块的连接、增加CACoordinateAttention注意力模块、增加通道混洗模块改进fast支路以提升对视频序列的时间建模能力；步骤三：将slow支路的ResNet模块替换为S-GhostNet模块以提升对视频序列的空间建模能力；步骤四：通过将预处理后的可见光视频序列输入TR-SlowFast网络以得到跌倒判定结果：所述的TR-SlowFast是指通过步骤二和步骤三对SlowFast的结构进行修改所得，将预处理后的视频序列输入TR-SlowFast网络中，TR-SlowFast网络会在网络末端通过全连接层进行动作识别，判断是否发生跌倒。

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百度查询： 华南农业大学 一种基于TR-SlowFast的人体跌倒检测方法