基于注意力机制子网络的时空跌倒检测算法

近年来行人跌倒检测变得越来越重要,因为准确及时的跌倒检测可以帮助跌倒者获得紧急救援。针对复杂场景中由于光照变化、遮挡和尺度变化等导致检测性能下降的问题,提出一种实时、鲁棒的跌倒检测算法。首先采用YOLO v3目标检测模块完成行人检测;然后在跟踪模块中对每个跟踪的边界框提取深层特征后,运用数据增强和重检测技术提高光照变化下的检测精度,并引入注意力机制子网络应对被遮挡目标的检测;最后跌倒判断模块对行人姿态进行判断,完成实时跌倒检测和报警。在Cityperson数据集、Montreal fall数据集和自建数据集上的实验结果表明,行人检测算法的检测精度达到87.05%,跌倒算法的检测精度达到98.55%,时延在120 ms以内,且在光照变化和遮挡影响下依然能获得良好的性能。