伴隨人口老齡化的加劇,老年人健康問題越來越受關(guān)注。摔倒對于老年人來說是一個致命的危險,特別是對于空巢老人。如果老年人發(fā)生摔倒未得及時搶救,將有可能造成生命危險。因此研究出一個摔倒檢測系統(tǒng),能夠準確檢測老年人摔倒并發(fā)出警報,這無疑具有重要價值。近年來,隨著計算機視覺的發(fā)展,在基于視頻的行為識別技術(shù)領(lǐng)域也得到了極快的發(fā)展,已經(jīng)有很多先進的算法能夠準確地分類出各種行為。摔倒檢測作為一種異常行為,如果將這些技術(shù)應用在摔倒行為檢測中將具有重要的科研價值和現(xiàn)實意義。本文旨在對傳統(tǒng)的基于幾何特征的摔倒檢測方法存在的一些問題進行了研究。一是幾何特征不穩(wěn)定,無法識別一些相似的活動。大部分這類算法只使用了一個全局幾何形狀來表達行人,難以提取出具有代表性的特征來分類一些和摔倒相似的活動。二是在摔倒分類的方法中,使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和線性判別的方法準確度不高。而目前一些使用深度學習的方法準確率很高,但模型復雜需要花大量的訓練時間,難以達到實時的要求。因此本文就這些問題提出了一種基于人體頭身的多特征融合和深度學習的摔倒檢測方法。針對幾何特征的不穩(wěn)定,難于區(qū)分相似活動等問題。本文提出將頭身分割再分別提取頭部和軀干的... 

【文章來源】：南昌大學江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

前景檢測結(jié)果圖

圖 2.2 頭部預定位圖如圖 2.2 所示，先從輸入的圖像中獲得前景，再通過頭和身的比例將頭前景分割出來，最后通過邊框擬合獲得頭部初始的大概位置。2.3.2.3 頭部跟蹤結(jié)果通過預定位操作獲得頭部的初始位置后，再使用均值漂移跟蹤算法進行部的分割頭部跟蹤的結(jié)果如圖 2.3 所示。(a) (b) (c)

圖 2.2 頭部預定位圖如圖 2.2 所示，先從輸入的圖像中獲得前景，再通過頭和身的比例將頭分割出來，最后通過邊框擬合獲得頭部初始的大概位置。.2.3 頭部跟蹤結(jié)果通過預定位操作獲得頭部的初始位置后，再使用均值漂移跟蹤算法進行分割頭部跟蹤的結(jié)果如圖 2.3 所示。


本文編號：2986305