基于知识蒸馏长短期记忆的离线嵌入式低功耗设备跌倒检测
信号处理
2023-08-25 v1 机器学习
摘要
本文提出一种经济高效、低功耗的意外跌倒检测方法，使用基于知识蒸馏的 LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）模型显著提升准确率。该方案以分析来自各类传感器的时间序列数据为重点，提供实时检测能力，确保对跌倒的及时可靠识别。作者研究了基于不同传感器的跌倒检测模型，比较其准确率与性能。此外，他们采用知识蒸馏技术提升模型精度，得到消耗更低功率的精炼准确配置。因此，该方案为在这一关键领域未来发展中构建节能跌倒检测系统提供了引人瞩目的途径。
引用
@article{arxiv.2308.12481,
title = {Fall Detection using Knowledge Distillation Based Long short-term memory for Offline Embedded and Low Power Devices},
author = {Hannah Zhou and Allison Chen and Celine Buer and Emily Chen and Kayleen Tang and Lauryn Gong and Zhiqi Liu and Jianbin Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12481},
year = {2023}
}
备注
4 pages