面向人体异常行为识别的FDS⁃ABPG⁃GoogLeNet模型研究

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摘  要： 随着人口老龄化的加剧，老年人异常行为的识别技术已成为医疗保健领域亟需解决的关键问题。目前的异常行为识别算法面临一个挑战，即无法确保在识别多种异常行为的同时提高模型的识别准确率与计算效率。为解决此问题，提出一种FDS⁃ABPG⁃GoogLeNet模型。该模型采用了三种不同层级的改进Inception模块，并将这些模块在网络深层和浅层结构中并行连接，在中层结构中引入残差结构，通过特征融合的方式显著提高了网络的计算效率和识别准确率。（剩余14247字）

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