Fall-Detection:使用Keras和Tensorflow进行无创跌倒检测
DeepFall：3D时空自动编码器，可从隐私保护摄像机中进行跌落检测
该代码由Jacob Nogas在IATSL（ ）担任UofT PEY实习生时开发，在加拿大大学健康网络KITE-Toronto Rehab科学家Shehroz Khan博士的指导下进行。 （感谢您的理解，我们无法为编程问题提供支持） 。
我们将跌倒检测问题表述为异常检测问题，因为跌倒很少发生，并且可能没有足够的数据来训练监督分类器。 为了解决隐私问题，这项工作着重于检测热像仪和深度相机的跌落。 通过训练深度时空自动编码器来检测跌倒，以最大程度地减少日常生活视频帧活动的重构误差。 假设不可见的跌倒的重建误差应该更高，如以下示例GIF所示：
代码用法：
代码库分为两个主要子集
{model} _main_ {train} {model} _main_ {test}
它将分别使用模型{model}执行培训或测试。
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