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本发明公开了一种基于FPGA异构加速的老人跌倒检测方法，属于目标识别技术领域，所述方法包括融合算法部分和硬件加速部分，整体以神经网络作为基础框架，结合FPGA硬件加速技术，通过量化编译移植实现算法嵌入式移植，人体检测部分采用YOLOv3网络，通过双向剪枝和改进损失函数实现了可移植的改进型轻量化YOLOv3网络；跌倒检测算法部分采用了轻量化SqueezeNet网络，通过引入人体矩形高宽比结合主要关键点欧式距离综合判定的方法实现老人跌倒检测；硬件部分选择了Xilinx公司的mpsoc架构板卡ultra96‑v2。本发明不仅提高了老人跌倒检测设备的便携程度，同时降低了成本。