目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的跌倒检测

目录

前言

 国内外研究现状 

基于穿戴传感器的跌倒检测方法 

 基于场景传感器的跌倒检测方法 

 基于计算机视觉的跌倒检测方法 

2  跌倒检测的相关理论基础 

2.1  卷积神经网络相关理论 

2.2  姿态估计方法 

2.2.1  单人姿态估计 

2.2.2  多人姿态估计 

2.3  跌倒检测数据集 

2.3.1  公开数据集 

2.3.2  自建数据集 

3  基于YOLOv7目标检测算法的改进 

3.1  YOLOv7目标检测算法 

3.2  基于注意力机制的YOLOv7目标检测算法 

3.2.1  注意力机制 

3.2.2  融合注意力机制的YOLOv7算法 

本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于深度学习的跌倒检测(续)

前言

随着深度学习的不断发展，人工智能技术越来越成熟，行为识别已经成为国 内外众多学者的研究领域。该领域主要研究如何让计算机分析与理解人体行为， 是人机交互、姿态估计、视频监控等场景中必不可少的关键技术，具有广阔的发 展前景。识别人体活动，比如行走、下蹲、坐下、躺下、跌倒等行为，能够有助 于计算机理解人体行为。跌倒检测是行为识别中具有重大意义的研究方向，是各 个年龄段和众多场景都存在的危险事件，尤其是老年人群的跌倒行为。 
跌倒检测在体育运动、特种作业、国防安全等领域也引起了广泛的研究关注。 在体育运动领域，跌倒可能导致运动员的严重伤害，甚至影响他们的职业生涯。 跌倒检测的研究旨在利用传感器和监测设备，及时识别运动员的跌倒行为，提供 实时警报和援助，以减少运动伤害的发生。这对于提高运动员的安全性、保护他 们的健康、优化训练计划和改善比赛结果具有重要意义。在特种作业领域，如消 防员、建筑工人和军事人员等，跌倒可能发生在危险和复杂的环境中，