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在異常行為嗌控中，由于嗌控視角、人體姿態和場景等復雜的情況，直接通過増加3D卷積神經網絡層數來提取有效的視覺特征，容易導致卷積模型發生梯度消失和過擬合，從而降低了行為識別率。針對上述問題，提出了一種基于雙重殘差卷積網絡的跌倒識別方法，通過在殘差網絡中嵌套殘差網絡，充分融合了淺層和深層視覺特征，緩解了模型訓練時梯度消失問題帶來的影響，從而使模型性能得到了提升。最后采用5折交叉驗證方法在多相機跌倒數據集（MCFD）和熱舒夫大學跌倒教據集（URFυ）上進行了測試評估，結果表明雙重殘差網絡性能優于三維卷積網絡（C3D）、三維殘差網絡（3D- Resnet）、偽三維殘差網絡（P3D）和2+1維殘差網絡（R（2+1）D）識別方法，從而驗證了雙重殘差網絡模型對提高異常行為識別效果的有效性。
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