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RGB视频和基于红外线的秋季检测的计算视觉模型分析
瀑布是一个严重的公共卫生问题，65岁以上的人是跌倒最严重的病变之一。也有一个事实，即瀑布会对老人的心态产生负面影响，从而导致自尊心低下，因为它变得依赖一个不断监视他的人，除了不断去医院旅行之外。一种自然而实用的方法，用于脆弱的E-SASO运动人员，并需要立即跌倒。因此，这项工作提出并评估计算视觉模型，以改善有跌倒风险的个人的监测和安全性，例如老年人或流动性降低的人。该模型包括一个生成神经网络，时空卷积块，光流计算，跟踪感兴趣区域的技术以及用于计算异常分数的饲料强制神经网络。分析模型与红外记录一起工作也很重要，因为在弱光环境中也可能发生跌倒。分析包括以不同组合应用各种图像处理过滤器和技术，以寻求找到满足高灵敏度和高F1分数的模型。使用RGB摄像机的最终神经网络模型达到99.21％的延迟性和0.98 F1得分，而使用红外摄像机的模型达到100％灵敏度和0.98的F1得分，超过了其他文献建议。异源评分技术已被证明具有一种很好的适应能力，即使在新视频场景中曝光，也能够识别跌倒，也是在实际情况下使用系统的理想选择。
