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申请/专利权人：长春大学
摘要：本发明一种基于改进YOLOv8模型的老人跌倒检测方法，属于目标检测技术领域，首先，优化主干网络，对主干网络中C2f层中Bottleneck结构进行优化，使网络轻量化的同时，也进一步增强了网络的特征提取能力。其次，Slim‑neck将轻量化模块GSConv与VoV‑GSCSP融合到模型颈部网络，GSConv替换了原来v8s颈部的Conv，VoV‑GSCSP替换了原来v8s颈部的C2f模块。最后，使用MPDIoU作为损失函数替代YOLOv8模型原有的损失函数CIOU，将最小点距离纳入考虑,简化了预测框和目标框之间的相似性比较，解决了CIoU损失函数在特定应用场景中遇到的局限性问题，尤其是在跌倒目标检测这一领域。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8模型的老人跌倒检测方法，其特征是：包括以下步骤，步骤一、获取跌倒图像作为原始数据集，对原始数据集进行数据增强和扩增；步骤二、构建跌倒数据集，将经步骤一增强和扩增后的数据集按照8:1:1划分为训练集、测试集和验证集；对图像人体所在区域进行标注后进行数据读取；步骤三、构建融合C2f_faster_EMA模块、Slim-Neck模块和MPDIoU损失函数的改进YOLOv8模型，将步骤二跌倒数据集作为改进YOLOv8模型的输入，进行跌倒检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春大学 一种基于改进YOLOv8模型的老人跌倒检测方法
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