基于改进YOLOv7的滑雪摔倒检测

摘要：

针对目前滑雪场内滑雪人员摔倒检测存在的问题,提出一种基于YOLOv7的目标改进模型.对于检测模型部署在巡逻机器人上致使计算资源受限的问题,在主干网络中引入Ghost模型并在颈部引入GSConv降低模型参数;同时,引入基于并行可变形卷积的注意力机制模块(Parallel Deformable Attention Conv,PDAC)增强模型的精度.改进后的模型相较于原模型在参数上降低了21.6%,GFLOPs降低了27.7%,所需要的计算资源也大大降低.

关键词：目标检测技术、YOLOv7、滑雪摔倒检测、轻量化模型

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划项目20220203179SF

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：84-88