深度学习下CNN-LSTM混合模型提升人体跌倒行为识别精度

本文主要探讨了在人体跌倒行为识别领域的一个关键问题，即深度学习模型如何有效地整合监控视频中的空间和时间特征。传统的深度学习模型在这方面存在局限性，无法充分利用这两种重要的特征来提高识别准确性。针对这一挑战，研究人员提出了一个创新的方法，即基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的混合模型。 CNN在计算机视觉领域被广泛应用，它能够从图像或视频中提取局部特征，捕捉空间关系。在跌倒行为识别中，CNN用于处理每一组连续的五帧视频，提取出这些帧之间的空间模式，从而捕捉跌倒动作的空间特征。另一方面，LSTM是一种递归神经网络，特别适合处理时间序列数据，它能够记住过去的信息并根据上下文预测未来，这对于理解跌倒行为的时间动态至关重要。 该混合模型的设计采用双层结构，通过CNN层提取空间特征后，再将这些特征传递给LSTM层，以捕捉视频中跌倒行为随时间的变化。LSTM能有效地处理视频的时序信息，确保识别过程考虑到跌倒动作的发展和变化趋势。最后，softmax分类器被用来对处理后的特征进行分类，判断输入的视频片段是否包含跌倒行为。 实验结果表明，这种基于CNN和LSTM混合的跌倒行为识别方法显著提高了识别的准确率，证明了结合空间和时间特征对于提升跌倒行为识别性能的有效性。该研究不仅有助于提升智能监控系统的性能，也为深度学习在复杂行为分析领域的实际应用提供了新的思路和技术支持。 本文的核心贡献在于提出了一种新颖的深度学习架构，通过融合CNN和LSTM的优势，解决了监控视频中跌倒行为识别的时空特征融合问题，对于提升人工智能在安全监控、医疗健康等领域中的应用具有重要意义。