資料介紹
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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