ABSTRACT Höstevenemang är viktiga hälsofrågor i äldre miljöer som hem. Därför, en säker och realtid video övervakning enhet som ägnar uppmärksamhet kan bättre sin vardag. Vi föreslog ett optiskt flöde återkoppling konvolutionellt neuralt nätverk enligt videoströmmen i en hemmiljö. Vår föreslagna modell använder regelbaserade filter innan ett ingångskonvolutionslager och det registrerade optiska flödet för att övervaka det optiska variationsflödet. Att upptäcka människans hållning är en nyckelfaktor, medan fallhändelser är som en fallande hållning. Genom att sekvensera handlingsramar är det möjligt att känna igen ett fall. Vårt system kan tydligt upptäcka normal liggande hållning och liggande efter fall. Vår föreslagna metod kan effektivt upptäcka åtgärder rörelse och känna igen åtgärden hållning. Vi jämförde prestandan med andra standardriktvärden och använde vår modell för att simulera en situation i verkliga hemmet, och det korrekta förhållandet uppnådde 82,7% och 98% separat. IoT, falldetektering, konvolutionellt neuralt nätverk, optiskt flöde.
I REF, författare utformad optisk ström kritik konvolutionella neurala systemet enligt videoströmmen för att skärma hemmet för energieffektivitet.
Development of Home Intelligent Fall Detection IoT System Based on Feedback Optical Flow Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}