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申请/专利权人：安徽工程大学
摘要：本发明公开了一种基于SpA‑YOLOv7的跌倒检测方法，首先构建跌倒行为数据集；然后构建SpA‑YOLOv7跌倒检测网络，采用SpA‑YOLOv7跌倒检测网络对跌倒行为数据集中的训练集进行训练，得到训练好的SpA‑YOLOv7跌倒检测网络；最后采用训练好的SpA‑YOLOv7跌倒检测网络对跌倒行为数据集中的测试集进行检测，提取到跌倒行为检测结果。本发明将现有的YOLOv7网络中一层传统CBS卷积层替换为SpAM注意力模块，使得跌倒检测网络显著关注跌倒对象的特征，且仅采用空间注意力机制，使得跌倒检测网络对跌倒对象的位置、形状以及姿态更为敏感，提高了跌倒检测的精度和实时性。
主权项：1.一种基于SpA-YOLOv7的跌倒检测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：S1、获取若干跌倒行为图像，并在跌倒行为图像上标注真实边界框和标签，构建得到跌倒行为数据集；S2、构建SpA-YOLOv7跌倒检测网络；S3、采用SpA-YOLOv7跌倒检测网络对跌倒行为数据集中的训练集进行训练，得到训练好的SpA-YOLOv7跌倒检测网络；S4、采用训练好的SpA-YOLOv7跌倒检测网络对跌倒行为数据集中的测试集进行检测，提取到跌倒行为检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工程大学 一种基于SpA-YOLOv7的跌倒检测方法
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