[发明专利]一种人员的跌倒检测方法

说明书

本发明公开了一种人员的跌倒检测方法，所述跌倒检测方法如下：步骤一：通过摄像机获取监控人员的监控图像；步骤二：通过灰度、二值化算法对监控图像进行预处理，完成监控图像的定位分割，得到监控图像中的人形图像；步骤三：提取人形图像的姿势状态数据并与预先存储的姿势状态模板进行匹配，设定阈值；本发明的有益效果是：通过灰度、二值化算法对监控图像进行预处理，完成监控图像的定位分割，得到监控图像中的人形图像，有助于提高监控图像识别的精确度；监控人员所属的姿势状态判断通过两级支持向量机分类的方法进行，对跌倒姿势状态进行准确判断，解决了传统中的人员跌倒误判的问题。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种人员的跌倒检测方法。

背景技术

当今世界面临着严重的人口老龄化问题，老年人由于身体机能下降，平衡协调能力减弱，视力变差原因，容易发生跌倒，跌倒导致软组织损伤、心理创伤的后果，影响老年人的身心健康,增加家庭和社会的负担；研究表明，每年有30-40％的65岁以上老人至少跌倒一次，老年人跌倒死亡率随年龄的增大而上升；目前，人体跌倒检测方法主要有三类：基于视频图像检测、基于音频或无线电等周围环境信号检测和基于穿戴式设备检测。

申请号为CN201711333987.9公开了摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备；其中，方法包括：以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；对监控图像进行分割处理，得到监控图像中的人形图像；将人形图像输入至经训练得到的姿态识别模块中，得到姿态识别结果；以及，根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒；若是，则向监控终端发送报警信号。

通过监控图像进行分割处理，得到监控图像中的人形图像时，存在着图像识别的精度和准确度不高的问题；向监控终端发送报警信号时，存在着误判的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人员的跌倒检测方法，以解决上述背景技术中提出的通过监控图像进行分割处理，得到监控图像中的人形图像时，存在着图像识别的精度和准确度不高的问题；向监控终端发送报警信号时，存在着误判的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人员的跌倒检测方法，所述跌倒检测方法如下：

步骤一：通过摄像机获取监控人员的监控图像；

步骤二：通过灰度、二值化算法对监控图像进行预处理，完成监控图像的定位分割，得到监控图像中的人形图像；

步骤三：提取人形图像的姿势状态数据并与预先存储的姿势状态模板进行匹配，设定阈值，当匹配结果超过预先设定的阈值时，将人员跌倒结果输出、并向监控终端发送报警信号。

作为本发明的一种优选的技术方案，监控人员所属的姿势状态判断通过两级支持向量机分类的方法进行，其中：

第一级支持向量机分类器用于判断运动物体是否处于非直立状态，对于第一级支持向量机分类器判决为非直立状态的图像帧,将它送入第二级支持向量机分类器进行分类判决；

第二级支持向量机分类器用于区分运动物体处于下蹲或跌倒的状态，如果第二级支持向量机分类器判决为属于跌倒姿势状态类，向监控终端发送报警信号。

作为本发明的一种优选的技术方案，还包括截取模块、且截取模块用于截取人员跌倒的视频、并将截取的人员跌倒视频通过无线传输模块传输给监控终端。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述无线传输模块为3G、4G、WiFi模块中的一种或几种。

作为本发明的一种优选的技术方案，所述监控终端为手机端以及计算机端。

作为本发明的一种优选的技术方案，姿势状态为跌倒状态时，向摄像机发送采集声音信号的命令、并对声音信号检测。

作为本发明的一种优选的技术方案，还包括检测模块、且检测模块用于对声音信号检测。