激光与光电子学进展, 2020, 57 (16): 161024, 网络出版: 2020-08-05   

基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测 下载: 1067次

Fall Detection Based on Convolutional Neural Network and XGBoost
赵心驰 1,2胡岸明 1,2何为 1,*
作者单位
1 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100864
引用该论文

赵心驰, 胡岸明, 何为. 基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(16): 161024.

Xinchi Zhao, Anming Hu, Wei He. Fall Detection Based on Convolutional Neural Network and XGBoost[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(16): 161024.

引用列表
1、 基于X射线荧光和极端梯度提升的渗铝层厚度预测模型激光与光电子学进展, 2022, 59 (21): 2134001
2、 轻量级高分辨率人体姿态估计研究激光与光电子学进展, 2022, 59 (18): 1810012

赵心驰, 胡岸明, 何为. 基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(16): 161024. Xinchi Zhao, Anming Hu, Wei He. Fall Detection Based on Convolutional Neural Network and XGBoost[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(16): 161024.

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