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一种基于改进Alphapose的红外图像摔倒检本发明公开了一种基于改进Alphapose的红通过人体检测深度网络输出关键点信息和姿态态，输出摔倒判断结果。本发明采用基于改进Alphapose的红外图像摔倒检测方法，利用得到的人体骨架关键点信息和姿态类别进行摔倒判2生成关键点位置信息和姿态类别，使用yolov5s人体目标检测网络检测所述人体目标述人体目标红外图像输入关键点检测网络得到骨架的关关键点分析，以前一帧中人体目标框的高度作为参考对象，计算髋关记第i帧人体骨架中编号为n的关键点的纵坐标为，点b和点c的中心点M代表髋关节，则点M在第i帧中的纵坐标"="+y)/2；第i帧中点M在垂直方向上的相对移动速度为；;2.根据权利要求1所述的一种基于改进Alphapose的红生成深度训练模型，使用Yolov5s作为Alphapose的人体检测深3.根据权利要求2所述的一种基于改进Alphapose的34.根据权利要求2所述的一种基于改进Alphapose的红外图像摔倒5.根据权利要求1所述的一种基于改进Alphapose的;nr6.根据权利要求5所述的一种基于改进Alphapose的红外图4[0001]本发明涉及人体行为识别技术领域，主要涉及一种基于改进Alphapose的红外图顾摔倒动作的时序性和前后动作的关联性是提高准确度[0005]本发明提供一种基于改进Alphapose的红外图像摔倒检测方法，用以解决上述背[0010]生成关键点位置信息和姿态类别，使用yolov5s人体目标检测网络检测人体目标标红外图像输入关键点检测网络得到骨架的关键5[0018]优选的，所述Mosaic数据增强的方式为通过每次随机抽[0023]记第i帧人体骨架中编号为n的关键点的纵坐标为",点b和点c的中心点M代表髋6[0051]生成关键点位置信息和姿态类别，使用yolov5s人体目标检测网络检测人体目标标红外图像输入关键点检测网络得到骨架的关键7[0066]记第i帧人体骨架中编号为n的关键点的纵坐标为点b和点c的中心点M代表髋8[0081]具体实施中，生成关键点位置信息和姿态类别的过程就是改进的Alphapose算法SSTN、PP-NMS、PGPG和ParallelSPPE组成，其中PGPG用于生成大量训练样本，ParallelSPPE则充当额外的正则项，以避免局部最小值，而SSTN又由STN、SPPE和SDTN组成。[0082]Alphapose提出PP-NMS用来消除多余的姿态。其定义了一种姿态距离来度量姿态9

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