面向助老行为识别的三维卷积神经网络设计.pdf

随着全球人口老龄化的加剧，老年人的安全和生活护理问题日益凸显。其中，跌倒是老年人最为常见的安全事故之一，它不仅对老年人的健康构成直接威胁，而且也对家庭和社会造成重大负担。因此，开发出一套高效、准确的助老行为识别系统显得尤为重要。本文正是针对这一问题，提出了一种基于三维卷积神经网络（3D CNN）的设计方法，旨在实现对室内老年人跌倒行为的快速识别。 为了应对助老行为识别过程中对计算资源和识别效率的双重挑战，研究者首先提出了一种轻量化的3D网络结构。该结构通过卷积核分解和分组卷积技术，有效减少了网络的参数量和运算复杂度，从而降低了计算成本并提高了运行效率。卷积核分解是将较大的3D卷积核拆分成更小的部分，这样做可以降低卷积操作所需的计算量；分组卷积则通过将特征映射分割成不同的组，使得网络能够更集中地关注于关键特征，进一步减轻计算负担。这种轻量化设计在保证识别精度的同时，使得模型更适合在资源受限的环境中部署，如家庭智能设备或养老社区监控系统。 为了全面提升行为识别的效能，文章采用了2D子网络和轻量化的3D子网络相结合的方式。2D子网络专注于捕捉静态图像中的局部特征，而3D子网络则致力于从视频序列中提取时间维度上的动态信息。结合两者优势，可以更全面地理解视频中的行为模式，这对于准确判断复杂的助老行为至关重要。例如，当老年人跌倒时，不仅其身体的动态变化需要被识别，跌倒前后场景的静态变化也同样重要。 此外，研究者还引入了随机滑动组合采样策略，进一步提升了模型的泛化能力。这种策略允许模型适应不同长度的输入序列，并能够有效学习各种行为变化的规律。在实际应用中，老年人的动作节奏和活动范围千差万别，随机滑动组合采样策略为模型提供了更好的适应性，使其能够灵活处理现实世界中的多样化行为场景。 视觉显著性检测技术的加入，进一步增强了网络在真实场景中的表现。该技术通过对视频帧进行分析，能够突出人与背景之间的视觉关系，有效区分出重要的行为特征，从而减少背景干扰，提高行为识别的精度。特别是在室内环境中，老年人往往与各种复杂的背景共存，视觉显著性检测能够帮助模型聚焦于关键信息，降低误识别率。 实验结果表明，该轻量化3D CNN模型在室内跌倒行为识别任务中达到了81.5%的准确率，模型参数量降低至约6.9亿，运算复杂度降低至约8.04亿次浮点运算。这一成就不仅大幅提升了助老行为识别系统的实时性和可靠性，而且为智能养老技术的发展提供了新的思路。 总结而言，这项研究工作针对3D CNN在助老行为识别中的应用进行了深入探讨，通过创新的网络结构设计和优化策略，显著提升了行为识别的效率和准确性。尤其是在结合视觉显著性检测后，模型在实际环境中的表现得到了显著增强，这不仅为老年人的居家安全提供有力保障，也为智能养老技术的进步贡献了重要力量。随着深度学习和机器视觉技术的不断进步，我们有理由相信，未来对老年人的护理将变得更加智能、精准和人性化。