[发明专利]一种基于场景识别的室内跌倒检测方法和系统

说明书

本申请公开了基于场景识别的室内跌倒检测方法和系统，本方法包括：采集监测区视频影像数据；场景类别判断，切割出单人画面；截取单人视频数据，并进行多模态处理；根据多模态数据和预置跌倒检测网络，进行跌倒判断；本系统包括影像采集单元、场景分类单元、多模态处理单元和跌倒判断单元；影像采集单元用于采集监测区视频影像数据；场景分类单元用于场景类别判断并标示单人画面，多模态处理单元用于进行多模态处理，生成多模态数据，跌倒判断单元用于进行跌倒判断。本申请方法简单，避免了大量无人场景和多人场景下的无效计算，利用多模态数据，提高了跌倒检测准确率。

技术领域

本申请属于深度学习和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于场景识别的室内跌倒检测方法和系统。

背景技术

跌倒是高龄老人受伤并死亡的主要原因，老年人由于身体素质体能下降或各种疾病的困扰，跌倒后没有及时获得帮助导致受伤的概率激增。传统的跌倒检测方法是佩戴可穿戴设备，通过获取相应的行为特征来判断是否发生跌倒行为。对于可穿戴设备，老人很容易忘记穿戴或者穿戴相关设备影响正常生活，采用这种方式成本较高。

现阶段很多家庭会在家里装上摄像头，但是这种摄像头的作用只是简单监控，没有对监控数据进行利用。大量视频数据完全可以应用于室内跌倒检测的应用中。通过智慧监控系统可以帮助那些独居人士，给他们的生活提供一定的安全保障。

因此，为了提高跌倒检测的准确率和减少跌倒检测过程中不必要的计算，急需一种高效的跌倒检测方法。

发明内容

本申请提出了一种基于场景识别的室内跌倒检测方法和系统，识别室内单人场景中的人体目标，对单人场景的图片和视频片段进行多模态数据处理，由跌倒检测网络进行跌倒情形的判断。

为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

一种基于场景识别的室内跌倒检测方法，包括如下步骤：

采集监测区视频影像数据；

基于所述监测区视频影像数据，进行场景类别判断，所述场景类别包括无人场景、单人场景和多人场景，基于所述单人场景，切割出单人画面；

基于所述单人画面，从所述监测区视频影像数据中截取包含所述单人画面的视频数据，生成单人视频数据，并对所述单人画面和所述单人视频数据进行多模态处理，生成多模态数据；

根据所述多模态数据和预置跌倒检测网络，进行跌倒判断，完成基于场景识别的室内跌倒检测。

优选的，进行所述场景类别判断的方法包括：使用目标检测算法，识别所述监测区视频影像数据中的场景画面人数，当所述场景画面人数为1时，从所述监测区视频影像数据中切割出所述单人画面，当所述场景画面人数不为1时，不做处理。

优选的，所述多模态处理包括单人画面处理和单人视频处理；

所述多模态数据包括人体目标裁切图片数据、单人视频数据、单人视频光流数据和单人视频前景序列数据。

优选的，所述单人画面处理的方法包括：

使用目标检测算法检测单人场景中的人体目标，并切割出人体锚框，生成人体目标锚框坐标数据；

根据所述人体目标锚框坐标数据，构建尺度特征；

基于所述尺度特征，采用异常点算法计算出所述尺度特征的正常范围和异常值，根据所述正常范围达到最佳裁切尺寸；

对所述单人画面进行裁剪和等比例缩放处理，达到所述人体目标裁切图片数据。

优选的，所述单人视频处理的方法包括：

基于所述单人画面，从所述监测区视频影像数据中截取包含所述单人画面的视频数据，生成单人视频数据；