[发明专利]一种基于机器视觉的单目实时人体跌倒检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的单目实时人体跌倒检测系统，该系统搭建了一个人体目标检测单分类模型，该体目标检测单分类模型仅检测人物对象，减小了模型大小。使用旋转增强的人物关键点数据集进行训练，使目标检测算法在角度姿势多变的场景下更加稳定，有较强的鲁棒性。而姿态检测算法用于在人体目标边框内识别人体关节点位置信息。本发明设计了姿态检测算法，基于该算法能够提取人体骨架中13个关节点的位置坐标及置信度，并基于上述位置坐标及置信度实现检测准确度和灵活性。本发明优化了跌倒检测判断方法，通过判断双腿及躯干肢体地面投影长度是否在人体正常肢体长度范围内将跌倒与非跌倒行为区分开，提升系统稳定性。