使用无人机在智能家居中检测异常健康状况
计算机视觉与模式识别
2024-01-12 v3
摘要
如今，检测异常健康问题是一项困难的过程。跌倒，尤其在老年人群中，是全球性的严重关切。跌倒可导致致命后果，包括意识丧失、内出血，且经常致死。一种实用且最优的、智能的跌倒检测方案目前备受关注。基于视觉的跌倒监测在科学家中正变得愈发普遍，因其使老年人与其他健康状况者能够独立生活。无人机为跟踪、监视与救援，采用视频或图像分割及目标检测方法。Tello无人机配备摄像头，借助该设备我们判定了参与者中的正常与异常行为。自主跌倒物体使用卷积神经网络(CNN)分类器进行分类。结果表明系统能以0.9948的精度识别跌倒物体。
引用
@article{arxiv.2310.05012,
title = {Detecting Abnormal Health Conditions in Smart Home Using a Drone},
author = {Pronob Kumar Barman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05012},
year = {2024}
}