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| 一种基于骨架序列的老年人摔倒动作识别方法研究 | |
| 引用本文： | 宋垚,陈庆奎.一种基于骨架序列的老年人摔倒动作识别方法研究[J].小型微型计算机系统,2022(8):1703-1710. |
| 作者姓名： | 宋垚 陈庆奎 |
| 作者单位： | 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61572325)资助；;上海重点科技攻关项目(19DZ1208903)资助； |
| 摘 要： | 针对现有摔倒检测方法在不同场景下适应性弱、用户体验差、识别率不可靠等缺点，本文提出一种结合门控循环单元和时空注意力模块(STM-GRU)摔倒识别模型，利用骨架数据对摔倒动作进行识别的方法.该方法首先对原始骨架数据进行预处理去除误差数据；然后对人体在米字型8个方向上的摔倒倾斜姿态进行分析，提取骨架空间特征，接着从连续时刻骨架序列中提取时序变化特征，解决了尺度、位移变化问题；最后将时空特征输入STM-GRU,时空注意力模块分别应用注意力机制，模型融合各模块输出张量后进行后续动作识别任务.在自建数据集上的实验结果表明，该方法适用于老年人摔倒动作识别. |
| 关 键 词： | 特征提取 注意力机制 摔倒识别 GRU 骨架数据 深度学习 |