[发明专利]一种室内老人跌倒检测方法

摘要

本发明公开了一种室内老人跌倒检测方法，旨在为室内的老人异常行为检测并报警提供一种解决方案，包括下述步骤：得到视频数据中的一帧，进行降噪、增强对比度等预处理；计算图像方向梯度直方图特征，并使用SVM分类器实现人体检测，以确定是否包含人体；确定图像包含人体情况下，使用目标跟踪算法跟踪人体区域；以跟踪矩形区域内切椭圆来表征身体特征，内切椭圆中心点和下顶点分别表示人体躯干的中心和脚部，对这两个特征点进行加速度、角度、高度差及停留时间的计算，来判断老人是否跌倒。本发明相较于传统基于加速度传感器或骨骼传感器Kinect的识别方法，具有更低的安装成本，而相较于传统基于人体轮廓长宽比值的判别方法具有更高的识别准确率。

主权项

1.一种室内老人跌倒检测方法，其特征在于，所述的检测方法包括下列步骤：S1、输入待检测的视频，提取视频的各帧图像并进行降噪、增强对比度预处理操作；S2、对图像进行方向梯度直方图特征提取，使用滑动窗口的形式从上到下、从左到右的方式计算图像的方向梯度直方图特征；通过使用支持向量机SVM算法对样本进行训练的分类器对方向梯度直方图特征进行人体检测，若没有符合条件的目标区域，则判定为无人体存在，否则转到步骤S3；S3、针对符合条件的目标区域，使用连续自适应均值漂移算法把运动物体标记为跟踪区域，进行运动目标跟踪；S4、对运动物体的目标特征进行提取，所述的目标特征包括目标跟踪矩形区域内切椭圆的中心点和下顶点，分别代表人体躯干的中心点和脚部点；这两个特征主要是基于OpenCV的连续自适应均值漂移算法函数的内置目标跟踪矩形结构体CvBox2D实现；S5、经由目标跟踪矩形结构体CvBox2D成员属性：中心点center及尺寸size计算得到人体躯干的中心点和脚部点后，计算人体的加速度、角度、高度差以及停留时间判别人体是否跌倒，其中，加速度位于8.8m/s²和9.8m/s²之间为条件A，角度小于30为条件B，中心点center的Y轴坐标和下顶点的Y轴坐标之差的绝对值小于预设坐标阈值为条件C，当条件A满足，且条件B和C的持续时间超过预设时间阈值则判断为跌倒。