工业控制计算机2024,Vol.37Issue(4) :85-86,88.

基于深度学习的老人摔倒检测设计

Design of falling down Detection for the Elderly Based on Deep Learning

赵俊 王玉珏 肖云峰 邓鸿伟
工业控制计算机2024,Vol.37Issue(4) :85-86,88.

基于深度学习的老人摔倒检测设计

Design of falling down Detection for the Elderly Based on Deep Learning

赵俊 1王玉珏 1肖云峰 1邓鸿伟1
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作者信息

  • 1. 南京理工大学紫金学院,江苏 南京 210023
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摘要

老年人摔倒而未被及时发现已经成为危害老人生命安全的一个重大因素.随着我国老年人的生命安全保障问题越来越被重视,为了及时发现老人在家摔倒从而能尽早得到救治,提出了一种基于改进的YOLOv5 目标检测算法的老人摔倒识别检测设计.通过实验证明,该设计提升了算法识别精度,降低了漏检频率,使得其具有更好的识别检查功能.

Abstract

At present,the recognition technology of old people's falling down is immature,and the recognition effect is rela-tively poor.This paper proposes an elderly falling down recognition and detection system based on the enhanced YOLOv5 tar-get detection algorithm.It has been proven by experiments that this design has improved the algorithm recognition accuracy,reduced the frequency of missed inspection,and made the modified design has a better identification and inspection function.

关键词

深度学习/老人摔倒检测/YOLOv5/K-means/卷积神经网络

Key words

deep learning/the elderly falling down detection analysis/YOLOv5/K-means/convolutional neural network

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基金项目

江苏省大学生创新创业训练计划(2023)(202313654047T)

出版年

2024
工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
参考文献量4
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