arXiv · cs.AI· Marcos Junca·· 5 天前精选AI 评分54
arXiv 论文：用 Gemini 3.8 Flash 零样本筛查低分辨率热成像跌倒视频
Asking a Multimodal LLM Whether Someone Fell: Zero-Shot Screening of Low-Resolution Thermal Video in a Laboratory and an Occupied Home
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Marcos Junca
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29913v1
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AI 导读
论文将 Gemini 3.8 Flash（temperature 0）作为事件触发跌倒筛查器的决策端，零样本判定 32x24 公开热成像数据集中的短片段：438 次摆拍跌倒中被叫出 67%（留出受试者 69%），499 个非跌倒窗口无一误报。在 160x120 有人居住房间 76 小时录音中，395 个日常片段零误报，9 次可见摆拍跌倒捕获 4 次；删除提示词中一句关于离开视野的警示后，敏感率在家用场景升至 9/9，但会把故意躺下误判为跌倒。8x6 像素下敏感率降至 34%，而两个传统检测器在实验室近乎全中却在家庭场景每天误报 14.2 和 23.9 次。作者公开了帧级跌倒标注和全部模型回答。
推荐理由
论文用真实部署口径实测多模态 LLM 做热成像跌倒筛查，给出了敏感率与误报数据，并指出提示词一句话对结果的显著影响。
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