[发明专利]基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待识别视频，将所述待识别视频输入至预设的视频识别模型中；其中，所述待识别视频中包括目标人物；基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据；基于骨骼关键点的位置数据，判定所述目标任务是否处于摔到状态。本申请实施例通过预先设置的模型确定待识别视频中不同帧图像之间的骨骼关键点之间的差值，确定目标人物是否处于摔倒状态，并且能够有效区分躺下和摔倒两种不同的状态，提高识别的准确性。

技术领域

本申请涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着社会老年化验证，儿女外出务工，独居老人增多，由于家中缺乏快速检测和及时医疗的响应措施，摔到成为威胁独居老人生命安全的原因之一，一般摔到检测很容易对平躺等动作进行误判，准确率不高，并且在对人物体态的识别上也不够准确，导致无法准确判断老人摔到的情况，或者在老人没有摔到时错误识别出老人摔到的情况，由此可见，现有技术在对目标是突然摔到还是躺下等非摔到动作进行识别时，存在较大的误判概率，需要解决。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够准确标定目标骨骼关键点，应用于单人检测方面(如独居老人摔倒检测)有较高的实时性和准确率。

本申请第一方面提供一种基于人体多特征的摔倒识别方法，包括：

获取待识别视频，将所述待识别视频输入至预设的视频识别模型中；其中，所述待识别视频中包括目标人物；

基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据；

基于骨骼关键点的位置数据，判定所述目标任务是否处于摔到状态。

作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据，包括：

确定所述待识别视频中第m帧图像中的脚踝关键点y轴坐标；

获取所述第m帧图像中的双肩关键点y轴坐标；

计算所述双肩关键点y轴坐标与所述脚踝关键点y轴坐标之间的差值，确定目标任务的肩脚高度差。

作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据，包括：

获取所述第m帧图像中的双肩关键点x轴坐标；

将所述双肩关键点轴坐标中的两个值的差作为所述目标人物的肩膀宽度。

作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据，包括：

以所述第m帧为参考帧，计算第m+n帧的双肩关键点坐标；

计算所述第m帧和所述第m+n帧的双肩关键点左边的差值。

作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于骨骼关键点的位置数据，判定所述目标任务是否处于摔到状态，包括：

判断所述肩脚高度差与所述肩膀宽度值的大小，以及所述第m帧和所述第m+n帧的双肩关键点左边的差值与所述肩脚高度差的一半大小；

当所述肩脚高度差小于所述肩膀宽度值和/或所述第m帧和所述第m+n帧的双肩关键点左边的差值小于所述肩脚高度差的一半时，判定所述目标任务为静态摔到状态。

作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于骨骼关键点的位置数据，判定所述目标任务是否处于摔到状态，包括：