深度学习与WebRTC结合的智能跌倒监测系统研究

"该文档详细探讨了一种基于深度学习和WebRTC技术的智能跌倒监控系统，旨在解决老年人跌倒后的及时救援问题。系统利用深度学习进行跌倒行为识别，并结合WebRTC进行远程视频传输，以提高对老年人健康的保护。" 在当前社会背景下，随着老龄化进程加快，空巢老人的数量逐渐增多，老人的健康问题特别是意外跌倒成为亟待解决的社会问题。为了应对这一挑战，研究人员开发了一种基于深度学习和WebRTC的智能跌倒监控系统。该系统的核心目标是实时监控老人的活动，一旦检测到跌倒事件，立即通知监护人，从而降低因未及时救治造成的二次伤害风险。 系统的技术方案主要包含两个关键部分：深度学习驱动的跌倒行为识别和WebRTC支持的远程视频传输。首先，利用深度学习技术，特别是VGGNet-16卷积神经网络模型，对视频帧进行处理，以识别跌倒行为。然而，单一的视频帧识别方法可能受限于训练场景，因此研究中还引入了双流卷积神经网络。这种方法结合了运动目标检测（通过场景相减法）和光流图分析（通过光流法），分别输入到3D-CNN和VGGNet-16模型中，最后进行线性加权融合，显著提高了跌倒识别的准确性，达到96%的识别率。 其次，系统利用WebRTC（Web Real-Time Communication）框架构建远程视频监控解决方案。WebRTC是一种开放标准，允许浏览器和其他应用程序之间进行实时通信，无需插件或额外的软件。通过建立信令服务器和穿网服务器，实现了视频采集端与远程监控端之间的高效、低延迟的视频流传输，确保监护人可以实时查看老人的状态。 通过在不同数据集上进行实验，双流卷积神经网络的方法证明了其优于仅基于视频帧或单一特征的识别方法，且具有较好的泛化能力。同时，WebRTC的集成使得监控系统能够跨越网络障碍，实现在复杂网络环境下的稳定视频传输，这对于远程监控来说至关重要。 这个基于深度学习和WebRTC的智能跌倒监控系统结合了先进的计算机视觉技术与实时通信技术，为解决老年人跌倒问题提供了一个高效、可靠的解决方案，有助于改善老年人的生活质量和安全。未来的研究可能会进一步优化识别算法，提升系统的鲁棒性和效率，以及探索更高效的视频传输策略。