目錄
1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
2.算法運(yùn)行軟件版本
3.部分核心程序
4.算法理論概述
4.1 YOLOv2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
4.2 人員跌倒檢測(cè)識(shí)別原理
5.算法完整程序工程
1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
load yolov2.mat% 加載訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)器
img_size= [224,224];
imgPath = 'train/'; % 圖像庫(kù)路徑
imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍歷所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:40 % 遍歷結(jié)構(gòu)體就可以一一處理圖片了
i
if mod(i,8)==1
figure
end
cnt = cnt+1;
subplot(2,4,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %讀取每張圖片
I = imresize(img,img_size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);
if ~isempty(bboxes) % 如果檢測(cè)到目標(biāo)
[Vs,Is] = max(scores);
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(Is,:),Vs,LineWidth=3);% 在圖像上繪制檢測(cè)結(jié)果
end
subplot(2,4,cnt);
imshow(I, []); % 顯示帶有檢測(cè)結(jié)果的圖像
pause(0.01);% 等待一小段時(shí)間，使圖像顯示更流暢
if cnt==8
cnt=0;
end
end
884.算法理論概述
? ? ? ?跌倒是一種常見(jiàn)的健康風(fēng)險(xiǎn)，特別是在老年人和患有某些疾病的人群中。及時(shí)檢測(cè)跌倒并采取相應(yīng)措施對(duì)于降低傷害風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，使得基于視頻的人員跌倒檢測(cè)成為可能。本文介紹了一種基于YOLOv2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的人員跌倒檢測(cè)識(shí)別方法，并詳細(xì)闡述了其原理。YOLO系列算法是一種基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法，具有速度快、精度高等優(yōu)點(diǎn)。YOLOv2是YOLO系列的第二代算法，相比于第一代算法，在速度和精度上都有所提升。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中常用的模型之一，具有強(qiáng)大的特征提取能力。因此，本文選擇YOLOv2和CNN作為打電話(huà)行為檢測(cè)的基礎(chǔ)算法和模型。
?
4.1 YOLOv2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
? ? ? ?YOLO（You Only Look Once）是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，它將目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了端到端的訓(xùn)練。
YOLOv2是YOLO的改進(jìn)版，主要在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化：
? ? ? ?批歸一化（Batch Normalization）：在每個(gè)卷積層后添加批歸一化層，有助于改善模型的收斂速度和泛化性能。
? ? ? ?多尺度訓(xùn)練（Multi-Scale Training）：在訓(xùn)練過(guò)程中，每隔一定的迭代次數(shù)就改變輸入圖像的尺寸，使模型能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)。
? ? ? ?高分辨率分類(lèi)器（High Resolution Classifier）：在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練一個(gè)高分辨率的分類(lèi)器，用于提高細(xì)粒度檢測(cè)的精度。
? ? ? ?先驗(yàn)框（Anchor Boxes）：引入先驗(yàn)框的概念，根據(jù)數(shù)據(jù)集的目標(biāo)尺寸分布來(lái)設(shè)定合適的先驗(yàn)框尺寸和數(shù)量。
? ? ? 損失函數(shù)（Loss Function）：采用交叉熵?fù)p失和均方誤差損失的加權(quán)和作為損失函數(shù)，以平衡分類(lèi)和定位任務(wù)的性能。
4.2 人員跌倒檢測(cè)識(shí)別原理
基于YOLOv2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的人員跌倒檢測(cè)識(shí)別方法主要包括以下幾個(gè)步驟：
? ? ? ? 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)輸入的視頻進(jìn)行分幀處理，將視頻轉(zhuǎn)化為一系列連續(xù)的圖像幀。對(duì)圖像幀進(jìn)行必要的預(yù)處理操作，如縮放、裁剪等，以適應(yīng)模型的輸入要求。
? ? ? ? 模型訓(xùn)練：使用標(biāo)注好的跌倒數(shù)據(jù)集對(duì)YOLOv2模型進(jìn)行訓(xùn)練。標(biāo)注數(shù)據(jù)包括目標(biāo)的位置信息和類(lèi)別信息（跌倒或非跌倒）。通過(guò)優(yōu)化損失函數(shù)來(lái)更新模型的參數(shù)，使模型逐漸學(xué)習(xí)到從圖像中識(shí)別跌倒目標(biāo)的能力。
? ? ? ?目標(biāo)檢測(cè)：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)每一張圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。YOLOv2模型會(huì)輸出每個(gè)目標(biāo)的位置信息和類(lèi)別信息，以及相應(yīng)的置信度分?jǐn)?shù)。通過(guò)設(shè)置合適的置信度閾值，可以篩選出置信度較高的目標(biāo)作為可能的跌倒事件。
? ? ? ?后處理：對(duì)篩選出的可能跌倒事件進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。例如，可以使用時(shí)間序列分析方法來(lái)檢測(cè)連續(xù)幀中的異常動(dòng)作模式，從而提高跌倒檢測(cè)的準(zhǔn)確性。此外，還可以使用滑動(dòng)窗口方法對(duì)連續(xù)幀進(jìn)行檢測(cè)結(jié)果的融合，以提高檢測(cè)的魯棒性。
5.算法完整程序工程
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