Vi presenterar ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt för att maximera noggrannheten och tillförlitligheten hos visionsbaserade falldetekterings- och varningssystem. Det föreslagna tillvägagångssättet använder sig av ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk (3D-CNN) för att analysera de kontinuerliga rörelsedata som erhållits från djupkameror och utnyttjar en dataförstärkningsmetod för att göra sig av med överdrift. Våra preliminära utvärderingsresultat visar att den uppnår klassi katjonnoggrannheten på upp till 96,9%.
Hwang m.fl. I REF föreslogs en djupinlärningsmetod för att maximera noggrannheten hos falldetekteringssystem med hjälp av djupkameror genom tillämpning av dataförstärkningsteknik och 3D-CNN-modell.
Maximizing Accuracy of Fall Detection and Alert Systems Based on 3D Convolutional Neural Network: Poster Abstract
{'venue': "IoTDI '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}