Jan, 2024

基于深度学习的计算机视觉活动识别和老年人跌倒检测：系统性综述

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TL;DR通过对深度学习在视觉数据上应用的研究文献的系统回顾，本研究讨论了关于独居老人安全的两个主要任务 —— 摔倒检测和人体活动识别，以及相关数据集和硬件设备的使用情况，并对现有方法的优势和劣势进行了讨论，提出了未来工作的建议。
发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的基于视觉的人体跌倒检测系统综述

    本综述文章讨论了基于深度学习和计算机视觉的非侵入式（基于视觉）人类跌倒检测技术，包括对跌倒检测基准数据集的调查和对不同评估指标的讨论，同时提出了基于视觉的人类跌倒检测技术未来的研究方向。

    Jul, 2022

  • 一种简单且经济的设计用于现实世界中的环境辅助生活系统的跌倒检测和室内定位的开发：概念验证

    提出了一种成本 - effective、简化的环境辅助生活系统设计范例，该系统可以在现实世界中同时捕捉用户 ADL 行为的多模态组件，以实现在 ADL 过程中的跌倒检测和室内定位。通过与其他研究的比较，证明了该系统的有效性、创新性和成本优势。

    Jul, 2022

  • 可穿戴传感器人类活动识别中的深度学习技术：进展综述

    本文系统分类总结了利用低功率传感器进行人体活动识别的深度学习方法及其发展趋势和主要挑战，同时介绍了深度学习驱动人体活动识别的尖端技术和未来方向。

    Oct, 2021

  • 使用轻量级姿势估计技术的实时人体跌倒检测

    使用姿势估计提出了一种轻量级快速的人体摔倒检测系统，可以在低计算设备上实时工作，对于老年人的医疗护理系统非常重要。

    Jan, 2024

  • 人体跌倒检测 - 多模态方法

    通过多模式方法，使用手腕加速度计数据和传感器与摄像头数据的融合来检测老年人跌倒，并对其进行二分类标记，使用 UP-FALL 检测数据集进行实验，结果表明使用多种传感器数据并未显著提高跌倒检测的性能。

    Feb, 2023

  • 基于传感器的活动识别的深度学习：一项综述

    本文综述了深度学习在传感器活动识别中的最新进展，并从传感器模态、深度模型和应用三个方面总结了现有文献，并提出了未来研究的重大挑战。

    Jul, 2017

  • 基于传感器的人体活动识别的深度学习：概览，挑战和机会

    本研究综述了传感器人体活动识别领域的深度学习方法，介绍了多模态传感数据以及可以用于不同挑战任务评估的公共数据集，并提出了一个新的分类法来组织深度方法的挑战，总结分析了相关深度方法以及当前的研究进展，并讨论了未来方向与存在的问题。

    Jan, 2020

  • 传感器人体活动识别的深度神经网络架构和特征提取设计的研究

    通过在两个人体活动识别数据集上进行广泛的实验研究，我们调查了常见的深度学习和机器学习方法以及不同的训练机制（如对比学习）和从传感器时间序列数据中提取的各种特征表示的性能，以评估它们在人体活动识别任务中的有效性。

    Sep, 2023

  • 基于传感器的人体姿态感知的机器学习技术研究及数据异质性综述

    通过分类数据异构类型、应用相应的适合的机器学习方法、总结可用的数据集并讨论未来的挑战，本论文探讨了机器学习如何解决人体活动识别中的数据异构问题。

    Mar, 2024

  • 利用惯性、生理和环境传感器进行的人体活动识别：综述

    本文综述了机器学习在发展基于惯性传感器以及生理和环境传感器的人类活动识别应用中所扮演的重要角色。

    Apr, 2020