[发明专利]跌倒检测方法、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种跌倒检测方法、系统和存储介质，所述方法包括以下步骤：获取一帧图像；从图像中识别多个人体关键点在图像中的位置，作为人体关键点的第一二维坐标集合；对所述第一二维坐标集合进行补全，得到第二二维坐标集合；将所述第二二维坐标集合输入到识别模型中，得到用于表示人体关键点在三维空间坐标中的三维坐标集合；根据所述三维坐标集合中的多个关键点的三维坐标，得到跌倒检测结果。本发明通过对人体关键点的二维坐标集合进行补全，以保证输入到识别模型的二维坐标集合的完整性，从而得到较为准确的三维坐标集合，以提升跌倒检测的检测精度。本发明可以广泛应用于图像检测领域。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，尤其是一种跌倒检测方法、系统和存储介质。

背景技术

在人们的生产生活中，跌倒是发生概率较高的一种行为，有时会对人的身体健康造成很大的危害，及时的发现跌倒行为是减少伤害的有效的措施之一。

现有的跌倒检测技术可通过可穿戴传感器的方式进行，比如检测老人跌倒行为，通过老人佩戴的智能手环或智能手表，通过可穿戴设备内置的传感器和算法可以检测出是否有跌倒行为的发生。但是该类型的方案需要购置特定的设备，普及难度高。

现有的跌倒检测技术也可以通过图像的方式进行，直接利用深度学习技术对一小段连续视频进行行为分类，判断这段视频内是否有跌倒行为发生。或通过检测人体外围框，检测人体外围框的长宽比例判断是否有跌倒行为发生。

但是通过一长段视频进行识别，具有检测延迟高，运算量大等特点，对检测设备的硬件要求高。因此发展出单帧检测的技术，但是在该技术中，由于现场涉嫌头的拍摄环境复杂，单帧图像中的人物往往拍摄不全，因而导致检测不准确。

发明内容

为解决上述技术问题的至少之一，本发明的目的在于：提供一种跌倒检测方法、系统和存储介质，以提高检测的准确度。

第一方面，本发明实施例提供了：

一种跌倒检测方法，包括以下步骤：

获取一帧图像；

从图像中识别多个人体关键点在图像中的位置，作为人体关键点的第一二维坐标集合；

对所述第一二维坐标集合进行补全，得到第二二维坐标集合；

将所述第二二维坐标集合输入到识别模型中，得到用于表示人体关键点在三维空间坐标中的三维坐标集合；

根据所述三维坐标集合中的多个关键点的三维坐标，得到跌倒检测结果。

进一步，在所述对所述第一二维坐标集合进行补全之前，还包括以下步骤：

检测是否存在设定的人体关键点丢失，若是，则舍弃图像，结束流程；

若否，则继续检测是否存在设定的人体关键点组丢失，若是，则舍弃图像，结束流程。

进一步，所述对所述第一二维坐标集合进行补全，其具体为：

根据第一二维坐标集合中一对未丢失的对称人体关键点的二维坐标，以及与丢失关键点对称的关键点的二维坐标，确定出丢失关键点的二维坐标，使得所述一对未丢失的对称人体关键点所构成的线段，与所述丢失关键点和所述与丢失关键点对称的关键点所构成的线段平行且长度相同，且使得丢失关键点在人体框架中与其他关键点的连线和与丢失关键点对应的关键点在人体框架中与其他关键点的连线不相交。

进一步，所述根据所述三维坐标集合中的多个关键点的三维坐标，得到跌倒检测结果，其具体为：

根据三维坐标集合中的人体关键点的坐标，判断人体头部和臀部之间形成的向量与地面相乘的夹角，以及脚部和臀部之间形成的向量与地面形成的夹角是否满足预设条件，若是，则判定为跌倒；若否，则判定为未跌倒。