[发明专利]一种跌倒行为识别方法及装置

说明书

本发明提供一种跌倒行为识别方法及装置，用以解决相关技术中行为识别精度较低且相关技术无法在私人场所应用的问题。该方法包括：控制声波发射器发射声波信号；采集目标对所述声波信号的反射信号；对所述反射信号进行处理，得到所述反射信号的频谱图；将所述频谱图输入预设深度神经网络模型，得到与所述反射信号对应的行为类型，其中，所述预设深度神经网络模型根据声波反射信号的频谱图样本训练得到，所述频谱图样本包括所述目标执行至少两种类型的行为时对所述声波信号产生的反射信号的频谱图，所述行为类型至少包括跌倒行为以及非跌倒行为。本发明有效提高了行为识别的精度。

技术领域

本发明涉及行为识别技术领域，尤其涉及一种跌倒行为识别方法及装置。

背景技术

随着社会老龄化的日趋严重，老年人健康问题需要被关注。跌倒行为往往是影响老年人健康的重要因素，老年人一旦发生跌倒，如果不能及时地被发现和救治，很可能会出现生命危险。借助跌倒行为识别系统可以对老年人的跌倒行为进行实时地预警，对保护老年人的生命安全起到重要作用。

目前，主流的跌倒行为识别是基于视频的方式。基于视频的跌倒行为识别采用计算机视觉技术、图像处理技术对视频采集设备获取到的用户跌倒行为的图像序列进行处理，进而对跌倒行为进行识别。基于视频的跌倒行为识别又包含以下四种，即基于模板匹配的方式、基于分类器的方式、基于人体结构的方式以及基于图像统计的方式。基于模板匹配的识别技术预先根据跌倒姿态建立大量的模板，然后对输入的视频序列进行匹配。基于分类器方式首先提取跌倒行为的特征，然后根据获得的特征选择相应的分类器进行分类。基于人体结构的方式是从图像序列中提取目标的外形、运动的特征等信息，然后根据以上信息采用半监督或者人工的方式识别跌倒行为。基于图像统计的方式直接对视频帧的底层信息进行统计分析，从而对视频段进行分析理解。

基于视频的跌倒行为识别系统存在一系列的缺点，如计算量大，识别范围有限，容易存在死角且受到光照、障碍物等的影响，数据存储时的空间复杂度大和处理时的时间复杂度大，在私人住所、宾馆、卫生间等场所不便使用，且识别率低等。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种跌倒行为识别方法及装置，以解决相关技术无法在私人住所、宾馆、卫生间等特殊场所使用，且行为识别精度较低的问题。

本发明提供了一种跌倒行为识别方法，包括：控制声波发射器发射声波信号；采集目标对所述声波信号的反射信号；对所述反射信号进行处理，得到所述反射信号的频谱图；将所述频谱图输入预设深度神经网络模型，得到与所述反射信号对应的行为类型，其中，所述预设深度神经网络模型根据声波反射信号的频谱图样本训练得到，所述频谱图样本包括所述目标执行至少两种类型的行为时对所述声波信号产生的反射信号的频谱图，所述行为类型至少包括跌倒行为以及非跌倒行为。

可选地，对所述反射信号进行处理，得到所述反射信号的频谱图，包括：对所述反射信号进行预处理，得到预处理后的信号；对预处理后的信号进行短时傅里叶变化；

对进行短时傅里叶变化后的信号进行取对数操作，得到与该信号对应的对数数据；

所述对数数据进行离散余弦变换，得到所述反射信号对应的频谱图。

可选地，对所述反射信号进行预处理，得到预处理后的信号，包括：在采集所述反射信号之后，对所述反射信号进行调制以及低通滤波；利用端点检测算法去除调制以及低通滤波后的信号的静音部分；通过预加重因子对去除静音部分后的信号进行预加重处理；对预加重处理后的信号进行分帧处理以及加窗处理，得到预处理后的信号。