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UR Fall Detection
UR Fall Detection
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新AI框架增强了实时跌倒检测的隐私保护
研究人员开发了一种新颖的实时跌倒检测框架，该框架优先考虑隐私和效率。该系统利用无监督关键点和预测时间建模来紧凑地表示运动，从而减少了对高带宽视频传输的需求。该框架在UR Fall Detection和Human Fall数据集上进行了评估，结果表明，与有监督方法相比，无监督关键点在遮挡和部分可见性方面更具鲁棒性，尤其是在带宽受限的情况下。
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边缘AI系统利用姿态估计预测和检测跌倒
研究人员开发了一个基于视觉的系统，利用AMD Kria K26 System-on-Module (SOM)上的人体姿态估计来预测和检测老年人的跌倒。该系统捕获RGB和深度数据，在边缘设备上进行处理以估计关节关键点，然后使用CNN对跌倒活动进行分类，同时丢弃RGB帧以保护隐私。多线程管道实现了4.5 FPS的吞吐量，并证明了用于老年人监控的独立于云的、保护隐私的解决方案的可行性。