[发明专利]一种基于视觉的摔倒检测方法及监测预警系统

权利要求书

1.一种基于视觉的摔倒检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤一：对指定范围内的区域进行视频拍摄；

步骤二：实时获取拍摄的视频并进行人体目标检测；

步骤三：对检测到的人体目标获取视频中每一帧人体目标的几何特征；

步骤四：根据几何特征获取对应于人体目标摔倒可能性的异常分值y1；

步骤五：计算视频中相邻的两帧图像的光流信息；

步骤六：根据所述光流信息获取对应于人体目标摔倒可能性的异常分值y2；

步骤七：将由视频对应的帧得到的y1和y2进行加权融合得到一融合值，将融合值与预设的阈值进行比较，通过比较结果判断所述对应的帧是否为摔倒帧；

步骤八：如果为摔倒帧，将摔倒帧的数量加1；

步骤九：当一段视频长度内的摔倒帧的数量大于预设的阈值时，判断为摔倒。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤七中，相互融合的异常分值y1对应的帧与异常分值y2对应的帧相对应，异常分值y1和异常分值y2实时且同步计算。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中采用Tiny-YOLOv3模型，在步骤三中采用Tiny-YOLOv3模型获取人体目标的几何特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常分值y1取值在0-1之间，所述异常分值y2取值在0-1之间，融合值＝a*y1+b*y2，a、b为权值且0≤a、b≤1。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，a＝0.4，b＝0.6。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤十：在判断为摔倒后，向指定的电话号码发送信息，信息中包含人体所在的位置信息和/或摔倒的照片。

7.一种摔倒事件的监测预警系统，包括：

视频拍摄模块，用于对指定区域实时地拍摄视频；

人体目标获取模块，用于实时地获取所述视频中的人体目标；

第一异常分值y1计算模块，用于获取所述视频中每一帧的人体目标的几何特征，根据几何特征获取对应于人体目标摔倒可能性的第一异常分值y1；

第二异常分值y2计算模块，用于获取所述视频中相邻两帧的光流信息，根据光流信息获取对应于人体目标摔倒可能性的第二异常分值y2；

融合模块，将由相对应的帧计算出的第一异常分值y1和第二异常分值y2进行加权融合得到融合值；

第一判断模块，将融合值与预设的阈值进行比较，根据比较结果判断对应的帧是否为摔倒帧；

第二判断模块，当第一判断模块判断为摔倒帧后，将该摔倒帧发送到第二判断模块，第二判断模块将摔倒帧的数量加1,若在预定的视频长度内摔倒帧的数量大于预定的阈值，则判断为摔倒。

8.根据权利要求7所述的监测预警系统，其特征在于，所述人体目标获取模块、第一异常分值y1计算模块、第二异常分值y2计算模块、融合模块、第一判断模块集成在视频拍摄模块中。

9.根据权利要求7所述的监测预警系统，其特征在于，还包括远程服务器，所述第二判断模块集成在远程服务器中，在第一判断模块判断到摔倒帧后将该摔倒帧发送到远程服务器中，在远程服务器接收到摔倒帧后第二判断模块判断是否为摔倒。

10.根据权利要求9所述的监测预警系统，其特征在于，还包括信息管理模块和通知模块，所述信息管理模块能够查看远程服务器中的摔倒帧、管理预留在远程服务器中的手机号码以及管理远程服务器中的短信发送内容或者通话内容，所述远程服务器能够在判断为摔倒后通过通知模块发送短信或者拨打电话。