[发明专利]一种跌倒检测方法

权利要求书

1.一种跌倒检测方法，其特征在于，包括：

获取包含目标人物的视频；

根据获取的包含目标人物的视频，提取目标人物的特征点，包括：

根据获取的包含目标人物的视频，采用姿态估计算法进行图像处理，提取目标人物的特征点；提取的特征点包括：鼻节点、脖节点、胸节点、左右手节点、左右肘节点、臀节点、左右膝盖节点、左右脚节点中的一个或多个；

针对每一帧图像，根据提取到的目标人物的特征点，从目标人物的正面、侧面、背面三个方向进行跌倒判断；

若正面、侧面或背面的任一方向的判断结果为目标人物处于跌倒状态，则判断连续一定的帧数内目标人物是否一直保持跌倒状态，若是，则确认目标人物跌倒；

其中，所述针对每一帧图像，根据提取到的目标人物的特征点，从目标人物正面进行跌倒判断包括：

判断目标人物是否呈倒立状态，若是，则判定目标人物处于跌倒状态；否则，从目标人物的侧面进行跌倒判断；

所述判断目标人物是否呈倒立状态，若是，则判定目标人物处于跌倒状态包括：

若检测到目标人物的脚节点，则判断目标人物的脖节点的高度是否小于胸节点的高度以及胸节点的高度是否小于脚节点的高度；

若二者都小于，则判定目标人物处于跌倒状态；

所述判断目标人物是否呈倒立状态，若是，则判定目标人物处于跌倒状态，还包括：

若检测到不到目标人物的脚节点，则判断目标人物的脖节点的高度是否小于胸节点的高度；

若小于，则判定目标人物处于跌倒状态；

所述针对每一帧图像，根据提取到的目标人物的特征点，从目标人物侧面进行跌倒判断包括：

确定表示目标人物身体方向的第一斜率和第二斜率；

若第一斜率满足预设的第一阈值范围且第二斜率满足预设的第二阈值范围，则判定目标人物处于跌倒状态，否则，从目标人物的背面进行跌倒判断；

其中，第一斜率表示为：

σ1＝ychest–yneck/xchest–xneck；

第二斜率表示为：

σ2＝ychest–yfoot/xchest–xfoot

其中，σ1、σ2分别表示第一斜率、第二斜率，ychest、yneck、yfoot分别表示胸节点、脖节点、脚节点在竖直方向上的坐标值，xchest、xneck、xfoot分别表示胸节点、脖节点、脚节点在水平方向上的坐标值；

所述针对每一帧图像，根据提取到的目标人物的特征点，从目标人物背面进行跌倒判断包括：

利用相对高度差的方法判断预设的两帧之间的目标人物高度差是否大于预设的第三阈值；

若大于预设的第三阈值，则判断目标人物的手节点与脚节点的高度差是否小于预设的第四阈值；

若小于预设的第四阈值，则判定目标人物处于跌倒状态；

在确认目标人物跌倒之后，所述方法还包括：

发出警报。