一种基于视频中人体姿态的跌倒检测方法

摘要：

为了及时、准确地对老年人跌倒行为进行检测,保障老年人的养老安全,提出一种基于人体姿态的跌倒检测方法.首先将视频图像送入到OpenPose算法中获取图像中人体的姿态信息,再利用三维卷积神经网络提取视频中人体姿态变化的时空特征.通过对局部特征的重新组合,得到抽象的全局特征进行跌倒检测.实验结果表明,所提出的跌倒检测方法计算复杂度低,对跌倒行为的平均正确检测率为98.32％,对其他日常行为的平均误检率为2.84％,兼顾了准确性和实时性的要求.

关键词：跌倒检测、人体姿态、时空特征提取、局部特征重组、姿态估计、模型分析

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73-34

资助基金：江西省科技厅科技支撑项目;江西省教育厅科学资助项目

在线出版日期：2021-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：98-102