计算机应用

作者：曹建荣, 朱亚琴, 张玉婷, 吕俊杰, 杨红娟

单位：1.山东建筑大学 信息与电气工程学院，济南 250101；2.山东省智能建筑技术重点实验室（山东建筑大学），济南 250101

关键词：跌倒检测,深度学习,CenterNet算法,关节点检测,关节点特征

基金：山东省重点研发计划项目(2019GSF111054);山东省重大科技创新工程(2019JZZY010120)

针对跌倒检测算法中存在网络计算量大和类跌倒行为难以区分的问题，提出一种基于关节点特征的跌倒检测算法。首先，在目前先进的CenterNet算法基础上提出了深度可分离卷积CenterNet （DSC-CenterNet）关节点检测算法，从而在减少骨干网络计算量的同时准确检测人体关节点并获取关节点坐标；然后，基于关节点位置和人体先验知识来提取可充分表达跌倒行为的空间特征和时间特征作为关节点特征；最后，把关节点特征向量输入全连接层，并经Sigmoid分类器输出跌倒或非跌倒两种类别，从而实现人体目标的跌倒检测。实验结果表明，所提算法在UR Fall Detection数据集上对不同状态变化下跌倒检测的平均准确率达到98.00%，区分类跌倒行为的准确率达到98.22%，跌倒检测速度为18.6 frame/s。与原CenterNet结合关节点特征跌倒检测的算法相比，DSC-CenterNet结合关节点特征算法的跌倒检测速度提升了22.37%，提高后的速度可有效满足视频监控下人体跌倒检测任务的实时性。该算法能有效提高跌倒检测速度并对人体跌倒状态进行准确检测，且进一步验证了基于关节点特征的跌倒检测算法在视频跌倒行为分析中的可行性与高效性。

来源：2022年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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