[Research on first aid measures based on convolutional neural network recognition human actions].
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the application of human behavior recognition based on convolutional neural network (CNN) in the new generation of pre-hospital first aid. METHODS: Sixty videos were obtained from the Montreal Falling Video Data base, and divided into model training data and evaluation test data at a ratio of 5:1. (1) Data model training: singular value decomposition was used to clarify the picture, the target boundary of the human body in the picture was identified through target detection and Fourier transform, then the human body curve was described; OpenCv computer vision and machine learning software library to estimate the body pose were used to mark the important parts of the human body (such as hips, knees), the angle between the line of important parts and the horizontal direction and the length and width ratio of the detection frame were calculated, and whether the human body had abnormal behavior was identified. (2) Evaluation test: 6 videos were randomly extracted from the model training data set, 10 frame were extracted from each video, each frame was treated as one picture, CNN behavior recognition was used on each frame, and calculated the recognition rate between normal behavior and abnormal behavior. RESULTS: In the process of data model training, each frame was artificially labeled to train the CNN human behavior recognition model. The evaluation results showed that the recognition rate of normal behavior was (90.33±3.03)%, and the recognition rate of abnormal behavior was (87.74±2.88)%. CONCLUSIONS: When passers-by have dangerous behaviors, the identification of human behaviors through CNN can determine whether they are in a critical state, and issue early warning in time, which plays a vital role in pre-hospital first aid.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle