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基于梅尔谱特征和改进ResNet网络的室内跌倒检测方法
桂林理工大学物理与电子信息工程学院
|
杨松铭
王玫
开通知网号
为了解决现有的老年人跌倒事件识别方法存在的相关局限性,提出一种利用声音信号来进行跌倒检测的方法。该方法在声学特征提取阶段,从时间维度对梅尔谱特征进行补充,将梅尔谱及其一阶、二阶差分系数构建为类似图片的三维特征,使用卷积神经网络进行分类,提高了室内跌倒...
机 构:
桂林理工大学物理与电子信息工程学院;
领 域:
电信技术;
自动化技术;
关键词:
跌倒检测;
SimAM;
卷积神经网络;
特征金字塔;
动态区域感知卷积;
梅尔频率倒谱系数(MFCC);
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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桂林理工大学学报
2025年02期
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