[发明专利]一种基于视频监控的跌倒检测方法

说明书

本发明涉及一种基于视频监控的跌倒检测方法，属于数字图像处理和模式识别领域。该方法包括：人体目标提取阶段：采用三帧差法和高斯混合背景建模相结合来提取视频中的人体目标前景，有效去除图像中的高频噪声、阴影，准确地提取检测目标；跌倒检测阶段：提取的人体目标轮廓的质心、宽高比和Hu矩特征融合，利用支持向量机算法判别跌倒行为和非跌倒行为。本发明通过摄像头采集图像进行检测，相较于通过穿戴设备传感器和物联网信息采集信息做出判断，更加方便，具有非强制性。并且，对图像进行处理和模式识别不仅具有实时性强，准确度高的特点，也不会影响正常的生活。

技术领域

本发明属于数字图像处理和模式识别领域，涉及智能摄像头设备嵌入式开发等技术，主要针对室内弱势群体摔倒的问题。

背景技术

世界卫生组织(WHO)报道指出，跌倒已经成为意外和非故意性伤害中致死率第二大的因素。跌倒容易引起恐惧焦虑情绪，带来脑部损伤，髋关节受损，心脏骤停等并发疾病，给受难人群带来巨大的危害和伤痛。

目前在跌倒检测上主要有三个研究方向：①基于可穿戴式设备传感器的检测；②基于物联网环境信息的检测；③基于智能监控技术的检测。可穿戴设备需要一直佩戴在身上，会造成一些生活上的不便，特别是针对老人和儿童等弱势群体；物联网环境信息因为能够获得各种传感数据如体活动传感器数据、开关传感器数据或地面压力传感器等，在人体跟踪，位置判别上有良好的效果，但是此方法实时性不高，且容易受环境影响而产生较多的误判；智能监控技术通过摄像头采集图像，再对图像进行处理和模式识别不仅具有实时性强，准确度高的特点，还不会影响正常的生活。因此，通过智能监控技术来实现跌倒检测是一个比较好的选择。

跌倒检测是视频监控系统应用研究中的一个重要问题。老人或者小孩在家中意外跌倒且不能及时告警的情况下，可能会因为得不到及时的救治而残疾甚至死亡。研究并构建跌倒检测系统对保护家人的生命安全有重大意义，如何准确有效地提取跌倒这一行为特征也成为了跌倒检测所面临的难题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于视频监控的跌倒检测方法，解决现有视频监控系统缺少智能监控、人工监控开销繁重的问题。实现基于视频的跌倒检测原型系统，实时、准确地检测跌倒行为，及时向相关人员报警，减少不必要的生命和财产损失。与已有的解决方案相比，本发明不需要额外的传感设备，且可靠性高，能精准判断做出预警。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于视频监控的跌倒检测方法，包括以下步骤：

S1：人体目标提取阶段：采用三帧差法和高斯混合背景建模相结合来提取视频中的人体目标前景，有效去除图像中的高频噪声、阴影，准确地提取检测目标；

S2：跌倒检测阶段：提取的人体目标轮廓的质心、宽高比和Hu矩特征融合，利用支持向量机算法判别跌倒行为和非跌倒行为。

进一步，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

S11：取图像序列的2个或3个相邻帧间，帧间采用基于像素的差分；

S12：利用阈值化提取差分图像的运动区域，即人体目标轮廓；

S13：结合高斯背景建模的背景减除法加权结合的改进算法进一步提取完整目标轮廓。

进一步，所述步骤S2包括以下步骤：

S21：提取目标轮廓的宽高比特征F_ar、质心特征F_com、Hu矩特征F_hu；

S22：将F_ar、F_com和F_hu特征融合；

S23：输入融合特征训练支持向量机，依据训练后支持向量机的分类结果判别人体目标是否处于跌倒状态。

进一步，所述步骤S21具体包括以下步骤：