基于多流卷积神经网络的跌倒检测算法

摘要

为了更好地检测家居场景下老年人的跌倒问题,提出一种基于多流卷积神经网络的跌倒事件检测模型。该模型在传统双流网络的基础上,添加一个新的融合流网络组成三支流网络架构。融合流以时间流和空间流所提取的时空特征为输入,经由多模态融合模块将对应层的时空特征融合,并将得到的所有时空融合特征再经融合模块融合得到的多级时空融合特征。最后将三支流的输出进行加权平均分数融合得到最终检测结果。实验结果表明,相比传统双流网络,该方法有更高的准确率、召回率和F1值,平均达到95.8%、91.3%和93.5%,证明了该方法的可行性。