Human fall direction classification based on deep learning methods and moth flame optimization

doi:10.1016/j.imavis.2026.106055

Human fall direction classification based on deep learning methods and moth flame optimization

2026-06-07

0

PRE

AI

Muhammad Attique Khan

DOI：10.1016/j.imavis.2026.106055

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

• 提出的EfficientNet-b0、DenseNet-201和ResNet-101深度学习模型通过引入新的全连接层（FC），确保与前层连接。• 提出的MAKNet-100是一种基于瓶颈和自注意力机制的新深度学习模型，具有100个隐藏层，用于跌倒方向分类。该模型具有最小且较小的学习参数。• 从改进模型中提取的特征被用于分类。• 飞蛾火焰优化（MFO）被用于从改进的深度学习模型中选择特征，重点比较计算时间。

Human fall direction classification based on deep learning methods and moth flame optimization

摘要

期刊

机构

引用论文