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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 YOLOv2深度学习网络
4.2 人员跌倒检测识别原理
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
clc;
clear;
close all;
warning off;
a…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 YOLOv2深度学习网络
4.2 人员跌倒检测识别原理
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
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addpath(genpath(pwd));
rng(default)
load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器
img_size [224,224];
imgPath train/; % 图像库路径
imgDir dir([imgPath *.jpg]); % 遍历所有jpg格式文件
cnt 0;
for i 1:40 % 遍历结构体就可以一一处理图片了iif mod(i,8)1figureendcnt cnt1;subplot(2,4,cnt); img imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 I imresize(img,img_size(1:2));[bboxes,scores] detect(detector,I,Threshold,0.15);if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标[Vs,Is] max(scores);I insertObjectAnnotation(I,rectangle,bboxes(Is,:),Vs,LineWidth3);% 在图像上绘制检测结果endsubplot(2,4,cnt); imshow(I, []); % 显示带有检测结果的图像pause(0.01);% 等待一小段时间使图像显示更流畅if cnt8cnt0;end
end
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4.算法理论概述 跌倒是一种常见的健康风险特别是在老年人和患有某些疾病的人群中。及时检测跌倒并采取相应措施对于降低伤害风险至关重要。近年来深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得了显著进展使得基于视频的人员跌倒检测成为可能。本文介绍了一种基于YOLOv2深度学习网络的人员跌倒检测识别方法并详细阐述了其原理。YOLO系列算法是一种基于深度学习的实时目标检测算法具有速度快、精度高等优点。YOLOv2是YOLO系列的第二代算法相比于第一代算法在速度和精度上都有所提升。此外卷积神经网络CNN是深度学习中常用的模型之一具有强大的特征提取能力。因此本文选择YOLOv2和CNN作为打电话行为检测的基础算法和模型。
4.1 YOLOv2深度学习网络 YOLOYou Only Look Once是一种基于深度学习的目标检测算法它将目标检测任务转化为一个回归问题实现了端到端的训练。 YOLOv2是YOLO的改进版主要在以下几个方面进行了优化 批归一化Batch Normalization在每个卷积层后添加批归一化层有助于改善模型的收敛速度和泛化性能。 多尺度训练Multi-Scale Training在训练过程中每隔一定的迭代次数就改变输入图像的尺寸使模型能够适应不同尺度的目标。 高分辨率分类器High Resolution Classifier在ImageNet数据集上预训练一个高分辨率的分类器用于提高细粒度检测的精度。 先验框Anchor Boxes引入先验框的概念根据数据集的目标尺寸分布来设定合适的先验框尺寸和数量。 损失函数Loss Function采用交叉熵损失和均方误差损失的加权和作为损失函数以平衡分类和定位任务的性能。 4.2 人员跌倒检测识别原理
基于YOLOv2深度学习网络的人员跌倒检测识别方法主要包括以下几个步骤 数据预处理对输入的视频进行分帧处理将视频转化为一系列连续的图像帧。对图像帧进行必要的预处理操作如缩放、裁剪等以适应模型的输入要求。 模型训练使用标注好的跌倒数据集对YOLOv2模型进行训练。标注数据包括目标的位置信息和类别信息跌倒或非跌倒。通过优化损失函数来更新模型的参数使模型逐渐学习到从图像中识别跌倒目标的能力。 目标检测将训练好的模型应用于测试数据对每一张图像进行目标检测。YOLOv2模型会输出每个目标的位置信息和类别信息以及相应的置信度分数。通过设置合适的置信度阈值可以筛选出置信度较高的目标作为可能的跌倒事件。 后处理对筛选出的可能跌倒事件进行进一步的分析和处理。例如可以使用时间序列分析方法来检测连续帧中的异常动作模式从而提高跌倒检测的准确性。此外还可以使用滑动窗口方法对连续帧进行检测结果的融合以提高检测的鲁棒性。
5.算法完整程序工程
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