第一周文獻閱讀報告

2021-10-10 07:19:00 字數 1508 閱讀 5319

精讀總結

文章總結:通過這篇文章了解了傳統養老的系統的模式,針對**中的描述,在實際應用中這麼多感測器整合在手環上舒適度欠佳,其中使用nfc記錄老人資訊,希望走失後讓路人通過nfc對老人予以救助,使用nfc的創意感覺不錯,但是功能雞肋。文中只對系統功能做了描述,心率,跌倒等最重要的演算法並沒有提及,並文末四個實驗只給了結果,沒有提及對比標準。希望自己日後可以避免這些不足。

文章總述:首先,對 yolov3 主幹網路進行裁剪,通過改進的yolov3 網路進行前景與背景分離,並根據 yolov3 的檢測結果對前景人體目標進行外接矩形框標記;然後,然後分析跌倒過程中人體運動目標在時間序列上的變化情況,提取了表示人體摔倒過程中的運動特徵資訊,將人體運動特徵進行向量化並通過 s 啟用函式轉化為 0-1 之間的運動權重資訊,將運動特徵與卷積神經網路(cnn)提取特徵進行拼接;最後,通過全連線層將特徵融合進行人體跌倒分類判別。

文章總結:這篇文中分析稱跌倒方法檢測中分三種,分別基於感測器、環境、視覺,他們各有舒適性、**、非人體運動誤判等問題,文中在對比其他**時使用yolo3,應該是以前版本,感覺使用最新的第五個版本效果會更好,其次,文中介紹的其他**有把人體看作橢圓模型,計算軸之間的變化的方法感覺很有創意,文中的特徵提取方法相當於將重心、矩形變化、軀幹傾斜三個體徵融合判斷,提高精確度。

實驗結果:實驗在資料預處理後便得到了比較滿意的呼吸效果;在心跳訊號處理中,同態濾波使心跳訊號得到了加強,但仍有一部分的低頻干擾,在這一方面小波變換的效果更好,缺點就是不如同態濾波簡單,複雜度較高;最終將處理後的心率結果與傳統生理記錄儀的資料做比對,發現非接觸式檢測心跳訊號與生理記錄儀在二十五秒時間內相差一次,與人工脈搏計數一分鐘時間內相差三次.

文章總結:文章是2023年發表的碩士**,其中多次考慮了計算機的算力問題,以現在的計算機資源在資料預處理時可以設計層數更多的bp神經網路,訓練更多次以達到更好的擬合狀態,也可以使用其他的二分類模型;同時**中提及必須在病人不動且環境簡單的情況下實驗,實際應用價值比較小,實驗次數少、資料規模小、時間短也使得實驗結果並不可信。文中使用神經網路二分類的實用性毋庸置疑,我們也可以使用公釐波雷達測得的比較準確的呼吸資料使用深度學習的模型**呼吸類的疾病。

實驗結果:在 800 組資料的檢測過程中,三個對比文獻的檢測時間為:1.2 0.95 1.03 s 而本文方法的檢測時間僅為0. 3s。由此可見,本文方法的檢測時間遠遠低於其它 3 種檢測方法,具有較高的檢測效率。

文章總結:文章中為避免人在行走時跌倒帶來的安全隱患,提出基於智慧型視覺的人體跌倒檢測方法。在智慧型視覺分析的基礎上利用閾值分類與 pos 模式,識別相結合的演算法來對人體跌倒進行檢測。通過實驗對比了該方法與其它 3 種方法的檢測情況,實驗結果表明,該方法對行人跌倒檢測的準確率較高,且檢測時間短,具有一定的實際應用價值。

第一周學習報告

1 string類 string類是由標頭檔案 string 支援的 標頭檔案 string.h 和 cstring 支援對c風格字串進行操縱的c庫字串函式,但不支援string類 2 基本格式 include 標頭檔案 include using namespace std 命名空間 int ma...

第一周例行報告

此作業的要求參見 1.psp task 任務 st 開始時間 et 結束時間 int 間隔時間 t 淨時間 閱讀 構建之法 2018.9.13 15 00 2018.9.13 18 00 60120 閱讀 構建之法 2018.9.14 16 00 2018.9.14 18 00 20100 閱讀 構...

第一周例行報告

此作業的要求參見 型別任務 開始時間 結束時間 中斷時間 delta時間 閱讀閱讀 構建之法 2018.9.12 10 12 2018.9.12 11 05 3min 50min 閱讀閱讀 構建之法 2018.9.12 19 09 2018.9.12 19 41 2min 2min 27min 部落...