目录
前言
项目背景与简介
主要设计思路
一、算法理论技术
1.1 跌倒检测理论
1.2 目标行为特征预判
二、数据集
三、实验结果分析
更多帮助
前言
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大家好,这里是海浪学长人工智能专业毕设专题,本次分享的课题是
?基于深度学习的老年人跌倒行为识别系统
项目背景与简介
通过使用先进的深度学习算法，对老年人跌倒行为进行准确识别和监测。老年人跌倒是日常生活中常见的意外事件，可能导致严重的身体伤害和健康风险。通过及时识别和报警，可以迅速采取应急措施，减少跌倒事故的发生，提高老年人的生活安全和健康质量。这样的系统还可以为医疗机构和护理人员提供实时监测和干预的工具，帮助他们更好地照顾老年人的健康和福祉。
主要设计思路
一、算法理论技术
1.1 跌倒检测理论
跌倒检测的重点在于定位人体运动的位置，对行为进行分类，确定跌倒的发生时间，进而判断行人有无发生跌倒，并通过时序特征来提高检测的准确度。同时，对于跌倒行为和特征进行详细分析，以提高检测效率。卷积神经网络(CNN)的内部结构采用局部连接和权值共享的方法，从而使网络在高效性和准确性方面表现出色。网络的基本内部结构包含五个层级和激活函数。
卷积神经网络的输入层一般用来输入图像的二维像素矩阵，为加快神经网络训练收敛速度通常对像素做归一化处理，之后输入神经网络提取特征。卷积层卷积层能够提取输入图像数据的特征信息，卷积核对整张图像重复此做法，从而得到全新特征矩阵，每个特征矩阵元素都包含着上一层局部图像的特征信息，实现提取图像内部特征的目的。
图像通过卷积层之后，获得的特征图尺寸较大，为了减小特征图的维度，一般通过平均池化或者最大池化获取高密度特征，不仅可以提升网络计算效率，还可以避免出现过拟合问题。最大池化指邻域像素中取最大值，平均池化指邻域像素中的所有值取平均值。
1.2 目标行为特征预判
VGG16可以在数据中找到明显的特征，因此使用VGG16来提取行人特征。BiNLSTM的基本思想是将时间序列分别正向和反向输入到两层NLSTM中，最后根据两层NLSTM的输出得到输出值。BiNLSTM由于其良好的基于序列的计算特性而被用于时间序列。注意力层可以捕捉到时间序列预测中不稳定时刻的特征，通常在RNN之后应用。因此，使用BiNLSTM计算后的注意力可以集中在影响结果的特征上，以提高预测精度。
对复杂场景下人体行为阈值的设定近似分为三个类别：I类是躺下或者跌倒，II类是坐下或者蹲下，III类是站立或者行走。所有的行为都被输入到BiNLSTM检测算法中进行识别。只将部分类别行为输入到BiNLSTM检测算法中进行识别和判断。首先进行特征预判断，然后再进行跌倒检测。这种方法能够有效地降低输入到BiNLSTM检测算法网络中的参数，提高网络检测的效率。这也意味着可以更加准确地判断行为并快速检测出跌倒事件。
相关代码示例：
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM, Dense# 定义行为类别和对应的索引behavior_classes = {'躺下或跌倒': 0, '坐下或蹲下': 1, '站立或行走': 2}# 创建BiNLSTM模型model = Sequential()model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, features), return_sequences=True))model.add(LSTM(units=64))model.add(Dense(len(behavior_classes), activation='softmax'))# 编译模型model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 读取输入数据和标签X_train, y_train = load_data()# 将部分类别行为作为输入数据input_data = X_train[部分类别行为索引]# 进行特征预判断preprocessed_data = preprocess_features(input_data)# 进行跌倒检测fall_prediction = model.predict(preprocessed_data)# 解码预测结果为人类可读的行为类别predicted_behavior = decode_prediction(fall_prediction)二、数据集
使用摄像头或其他设备采集用户进行跌倒和非跌倒行为的数据。可以使用加速度计、陀螺仪、深度摄像头等设备来获取相关数据。对采集到的数据进行标注，标记出跌倒和非跌倒行为的时间段。可以通过人工观察视频或传感器数据，并手动标记或使用标注工具进行辅助标注。在数据集比较小的前提之下，为了提高算法网络的训练效率，需要对BiNLSTM注意力网络模型进行少参数的训练。
为了增加数据的多样性和泛化能力，可以应用数据扩充技术。这包括对已有数据进行变换或合成新样本。例如，可以进行数据增强，如随机旋转、平移、缩放、翻转等。也可以通过合成技术，如将跌倒行为与非跌倒行为进行组合，生成新的样本。
相关代码示例：
def data_augmentation(image): # 随机旋转 angle = np.random.uniform(-30, 30) rows, cols, _ = image.shape rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1) rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (cols, rows)) # 随机平移 x_translation = np.random.uniform(-20, 20) y_translation = np.random.uniform(-20, 20) translation_matrix = np.float32([[1, 0, x_translation], [0, 1, y_translation]]) translated_image = cv2.warpAffine(rotated_image, translation_matrix, (cols, rows)) # 随机缩放 scale = np.random.uniform(0.8, 1.2) scaled_image = cv2.resize(translated_image, None, fx=scale, fy=scale) # 随机翻转 flip_horizontal = np.random.choice([True, False]) flip_vertical = np.random.choice([True, False]) flipped_image = cv2.flip(scaled_image, 1 if flip_horizontal else 0) if flip_vertical else scaled_image return flipped_image# 加载原始图像数据image = cv2.imread('path_to_image.jpg')# 数据增强，生成新样本augmented_image = data_augmentation(image)# 展示原始图像和增强后的图像cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Augmented Image', augmented_image)三、实验结果分析
深度学习框架为pytorch1.2.0，CPU型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz，RAM为16.0GB，GPU型号为NVIDIA GeForce RTX2060 6GB。由于自制数据集中具有多个目标行人以及场景相对比较复杂，对于不同行为的检测相比于简单场景有了更大的挑战。
尽管模型在自建数据集中的表现不如在MCFD数据集中的表现，但是它的检测精度和实时效果仍然满足了要求。这也说明该模型可以适应更为复杂的场景，具有一定的通用性和更好的鲁棒性。进一步分析数据可以发现，使用自制数据集进行训练的模型，精度和召回率都比使用未针对训练的模型更高，这表明自制数据集可以提高模型的性能表现。此外，相同算法在使用自制数据集针对训练后精度和召回率都有了明显的提升，这进一步验证了自制数据集在目标检测和跟踪中的重要性。
