Intel（英特尔）

Unsupervised Keypoints for Real-Time Fall Detection: Comparative Analysis Under Real-world Conditions with Predictive Bandwidth Reduction

用于实时跌倒检测的无监督关键点：在现实世界条件下的比较分析及预测带宽减少

Tasmiah Haque, Jacob Kosinski, Sumit Mohan, Mohammad Abdullah Al-Mamun, Srinjoy Das

机构 * West Virginia University（西弗吉尼亚大学） ； Intel Corporation（英特尔公司） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） 纠错

AI总结 研究老年人跌倒检测问题，提出用基于无监督关键点和预测时间建模的隐私保护框架取代RGB传输，经多方式评估发现表示选择应依视觉条件，无监督关键点在身体可见性受限时有优势。