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在異常行為嗌控中，由于嗌控視角、人體姿態(tài)和場景等復(fù)雜的情況，直接通過増加3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)來提取有效的視覺特征，容易導(dǎo)致卷積模型發(fā)生梯度消失和過擬合，從而降低了行為識別率。針對上述問題，提出了一種基于雙重殘差卷積網(wǎng)絡(luò)的跌倒識別方法，通過在殘差網(wǎng)絡(luò)中嵌套殘差網(wǎng)絡(luò)，充分融合了淺層和深層視覺特征，緩解了模型訓(xùn)練時梯度消失問題帶來的影響，從而使模型性能得到了提升。最后采用5折交叉驗證方法在多相機(jī)跌倒數(shù)據(jù)集（MCFD）和熱舒夫大學(xué)跌倒教據(jù)集（URFυ）上進(jìn)行了測試評估，結(jié)果表明雙重殘差網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)于三維卷積網(wǎng)絡(luò)（C3D）、三維殘差網(wǎng)絡(luò)（3D- Resnet）、偽三維殘差網(wǎng)絡(luò)（P3D）和2+1維殘差網(wǎng)絡(luò)（R（2+1）D）識別方法，從而驗證了雙重殘差網(wǎng)絡(luò)模型對提高異常行為識別效果的有效性。
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