Fall-Detection:使用Keras和Tensorflow进行无创跌倒检测

时间:2021-05-24 08:42:49
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文件名称:Fall-Detection:使用Keras和Tensorflow进行无创跌倒检测
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更新时间:2021-05-24 08:42:49
Python DeepFall:3D时空自动编码器,可从隐私保护摄像机中进行跌落检测 该代码由Jacob Nogas在IATSL( )担任UofT PEY实习生时开发,在加拿大大学健康网络KITE-Toronto Rehab科学家Shehroz Khan博士的指导下进行。 (感谢您的理解,我们无法为编程问题提供支持) 。 我们将跌倒检测问题表述为异常检测问题,因为跌倒很少发生,并且可能没有足够的数据来训练监督分类器。 为了解决隐私问题,这项工作着重于检测热像仪和深度相机的跌落。 通过训练深度时空自动编码器来检测跌倒,以最大程度地减少日常生活视频帧活动的重构误差。 假设不可见的跌倒的重建误差应该更高,如以下示例GIF所示: 代码用法: 代码库分为两个主要子集 {model} _main_ {train} {model} _main_ {test} 它将分别使用模型{model}执行培训或测试。

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