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基于CNN和高速通信技术的医用人体姿态识别方法

摘要：为了快速、准确地获取人体跌倒信息，使跌倒病人获得及时的救助，文中基于卷积神经

网络（CNN）提出了一种人体姿态识别方法。该方法通过高速通信获取医院高清摄像头实时视频数

据，利用OpenPose提取人体关键点并结合Xgboost分类器进行人体姿态估计。文中模拟医院场景进

行单人与多人情况下的跌倒、正常行走和半蹲测试实验，再对分类结果建立一个状态序列集进行平滑

处理，预测出是否有跌倒事件发生并及时进行告警。检测结果显示，所提出的方法准确度为

99.75%、敏感度为100%、特异度为99.68%，可以准确地实现