基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测

提出了一种基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测算法。采用基于squeeze-and-excitation模块的YOLO-v3算法对图片进行人体区域检测,在此基础上使用人体姿态估计网络获取人体关节点并提取出特征向量,再将其输入XGBoost进行训练,进而判断人体是否摔倒。实验结果表明,所提出的摔倒检测算法准确率较高,达到98.3%。