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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Seunghun Moon (Sogang University) Changhee Yang (Sogang University) Beoungwoo Kang (Sogang University) Suk-Ju Kang (Sogang University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.2
발행연도
2023.4
수록면
171 - 177 (7page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2023.12.2.171

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Detecting people who have fallen is a crucial problem since they may have severe injuries. In this study, we combined existing datasets to create a new dataset for generalized fall detection performance in a wild environment with diverse domains. Furthermore, we propose simple yet powerful rule-based methods for fall detection and real-time operation: the bounding box ratio and bounding box overlap. Our method was evaluated with YOLOv5 as a backbone network and achieved performance improvements by 0.126 in precision, 0.08 in recall, 0.156 in 50 mAP, and 0.11 in 95 mAP compared to our baseline, the VFP290K dataset [7]. In addition, compared to the baseline, the performance of our method improved by 0.349 in precision and 0.104 in the F1 score.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. The Proposed Method
4. Experiments
5. Conclusion
References

참고문헌 (20)

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