基于yolov2深度学习网络的人员跌倒检测识别matlab仿真

简介: 基于yolov2深度学习网络的人员跌倒检测识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览
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2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.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。

3.1 YOLOv2深度学习网络
YOLO(You 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。

e855832c37f3f6a4750869368dbe8402_82780907_202402132220050892891483_Expires=1707834605&Signature=UfSw12ez%2BuGJg%2B6eALgrrfZBAAw%3D&domain=8.png

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。

3.2 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。

4.部分核心程序

clear;
close all;
warning off;
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
    i
    if mod(i,8)==1
       figure
    end
    cnt     = cnt+1;
    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,LineWidth=3);% 在图像上绘制检测结果
    end
    subplot(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 cnt==8
       cnt=0;
    end
end
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