[发明专利]基于立体视觉的自动人体跌倒识别方法及系统在审
| 申请号： | 201510315002.4 | 申请日： | 2015-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN105160285A | 公开（公告）日： | 2015-12-16 |
| 发明（设计）人： | 贾勇哲;王林;屈远 | 申请（专利权）人： | 贾勇哲 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 张义 |
| 地址： | 300073*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于立体视觉的自动人体跌倒识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一，通过立体视觉摄像头，采集识别对象动作的深度图像和3D空间图像；步骤二，从所述深度图像和3D空间图像中提取人体轮廓的曲率空间特征；步骤三，从所述人体轮廓的曲率空间特征中分析并构建CSS特征图；步骤四，使用词包CSS模型(BoWCSS)来创建了一种一致性的动作表示方法；步骤五，使用极限学习机(ELM)来对所有的词包CSS模型进行分类，用以区分跌倒动作和其它动作。相应地，本发明还提供了一种基于立体视觉的自动人体跌倒识别系统。本发明可以在降低摄像头安装成本和复杂性的条件下，提高人体跌倒识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 立体 视觉 自动 人体 跌倒 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于立体视觉的自动人体跌倒识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一，通过立体视觉摄像头，采集识别对象动作的深度图像和3D空间图像；步骤二，从所述深度图像和3D空间图像中提取人体轮廓的曲率空间特征；步骤三，从所述人体轮廓的曲率空间特征中分析并构建CSS特征图；步骤四，使用词包CSS模型(BoWCSS)来创建了一种一致性的动作表示方法；步骤五，使用极限学习机(ELM)来对所有的词包CSS模型进行分类，用以区分跌倒动作和其它动作。
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