申请/专利权人：北京韵洋科技有限公司;北京天创弘河科技有限公司

申请日：2021-01-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN112766168B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V40/20;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.18#专利申请权的转移;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

摘要：本发明提供一种人员摔倒检测方法、装置及电子设备，其中，方法如下步骤：获取监控视频图像；将所述监控视频图像输入至预先训练好的神经网络，得到监控视频图像中的人体关键位置特征以及人体运动特征；将所述人体关键位置特征和所述人体运动特征进行融合，将融合后的特征进行分类，判断是否发生摔倒。通过实施本方法，根据融合人体关键位置特征和人体运动特征的特征进行分类，能够排除人体姿势与摔倒姿势相似，但运动特征并不相同的人体举动，提高了摔倒检测的准确性。

主权项：1.一种人员摔倒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取监控视频图像；将所述监控视频图像输入至预先训练好的神经网络，得到监控视频图像中的人体关键位置特征以及人体运动特征；将所述人体关键位置特征和所述人体运动特征进行融合，将融合后的特征进行分类，判断是否发生摔倒；所述人体运动特征包括：在多个视频帧之间的人体质心变化以及人体躯干与水平方向的角度变化，其中，所述人体质心变化包括人体质心高度变化和人体质心高度变化速率，人体质心高度变化是随着人体由站立逐渐跌倒，质心高度逐渐降低；质心高度变化速率通过人体在每一帧的高度，得到在多个视频帧之间的质心高度变化速率；确定人体与水平方向的角度变化通过以下步骤得到：获取相邻视频帧中同一人体关键位置特征，建立以所述同一人体关键位置特征为原点的坐标系；获取相邻视频帧的另一人体关键位置特征在所述坐标系下的坐标；根据相邻两个视频帧的所述另一人体关键位置特征在所述坐标系下的坐标，确定人体与地面水平方向的角度变化；所述将融合后的特征进行分类，判断是否发生摔倒为利用随机森林对融合特征数据进行分类，设置N个样本，每个样本存在M个属性，在决策树的每个节点需要分裂时，随机从这M个属性中选取出m个属性，满足条件m＜M，然后从这m个属性中基于基尼系数，选择1个属性作为该节点的分裂属性，一直到不能继续分裂为止，按照上述步骤建立较多决策树，构成随机森林，完成分类；所述将所述人体关键位置特征和所述人体运动特征进行融合，包括：利用全连接层将人体关键位置特征以及人体运动特征进行特征融合，映射到同一特征空间，得到融合后的特征，将卷积层进行拉伸操作，进入全连接层得到169维的特征向量，经过Sigmoid激活后的人体运动特征得到12维向量，经过一个具有3个节点的全连接神经网络进行特征融合，得到融合特征数据。

全文数据：

权利要求：

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