[发明专利]一种基于kinect传感器的跌倒检测系统

说明书

本发明提供一种基于kinect传感器的跌倒检测系统，包括kinect传感器与人体骨骼识别模块和摄像操作视觉监控模块、LabVIEW Real‑Time工具，该种基于Kinect传感器为硬件基础，提取人体行为特征的角度特征和距离特征为组合特征的特征向量，以KNN算法为理论基础，通过多摄像机获取视觉监控信息，建立基于Labview虚拟软件平台的跌倒姿态检测，同时通过无线通讯技术实现与手机的实时通讯，对老年人进行24小时的跌倒实时监控，对于跌倒指标异常的老年人用户进行自动报警，提醒家人或者护理人员及时去救助，同时视觉信息的存储可以辅助医务工作者对老年患者快递对症治疗。

技术领域

本发明涉及医疗检测技术领域，特别涉及一种基于kinect传感器的跌倒检测系统。

背景技术

在日常生活中，老年人口的快速化增长带来了一系列问题。随着年龄的增大，老年人中枢神经系统、感觉功能、骨骼、关节、韧带、肌肉等功能都会退化。另外，视力、智力、反应能力也会减退，稳定性和平衡功能减弱。老年人跌倒可致骨折、颅脑损伤，甚至死亡等严重后果，严重威胁着老年人的身心健康、日常活动及独立生活能力，同时也加重了家庭和社会的负担。特别对于独居老人，承受更多的跌倒风险，跌倒不仅容易造成老年人肢体伤残，器官受损，也会造成老年人的心里恐惧，影响老年人生活质量；老年人跌倒还会增加医疗成本，增加了家庭和社会的负担，占用大量的社会资料；老年人因跌倒造成死亡也会给家人留下巨大的遗憾与悲伤。

因此能够随时检测老年人跌倒事件的发生，让老年人能够及时获得救治就显得极为重要。跌倒检测系统是一种新兴的家庭远程监护系统，能够有效检测老年人是否发生跌倒并及时报警，保护老年人的健康安全。近几年，随着计算机技术升级、传感器设备和图像处理技术的迅速发展，跌倒检测研究达到长足发展，同时跌倒检测系统技术越来越受到各界学者和科研机构的重视。目前老年人跌倒检测系统主要分为三种：基于可穿戴式的跌倒检测系统、基于环境式的跌倒检测系统和基于视频图像的跌倒检测系统。由于穿戴式跌倒检测系统具有设备价格低廉，较低的隐私侵扰性等特点，早期的一些研究主要针对各类传感器对人体数据采集来获取跌倒信息。然而单一的传感器往往无法支撑复杂的体态动作识别，佩戴过多的传感器又会大大降低穿戴的舒适性，提高设备成本和维护代价。环境式的跌倒检测无需穿戴，不易暴露隐私，但是受室内环境影响（噪音等）较大，误报率较高。但可穿戴设备的主要缺点就是在日常使用中需要时刻佩戴在人体，这给老年人生活带来束缚。其中，在室内洗浴、休息、洗漱、起夜时无法佩戴或因佩戴麻烦不愿佩戴，都难以达到跌倒检测的目的，传统穿戴式跌倒识别技术会造成的人体不适，同时由于人体运动因子，误报率非常高；单目视觉传感器的视频监控系统，由于家居环境中的物品的遮挡，会出现漏检测的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于Kinect传感器为硬件基础，提取人体行为特征的角度特征和距离特征为组合特征的特征向量，以KNN算法为理论基础，通过多摄像机获取视觉监控信息，建立基于Labview虚拟软件平台的跌倒姿态检测，同时通过无线通讯技术实现与手机的实时通讯的跌倒检测系统。

本发明的技术解决方案是：

一种基于kinect传感器的跌倒检测系统，包括kinect传感器与人体骨骼识别模块和摄像操作视觉监控模块、LabVIEW Real-Time 工具；

kinect传感器与人体骨骼识别模块：用于提取人体行为特征的角度特征和距离特征为组合特征的特征向量，以KNN算法基础，通过摄像操作视觉监控模块获取视觉监控信息，建立基于Labview虚拟软件平台的跌倒姿态检测，同时通过无线通讯技术实现与手机的实时通讯；

基于多目图像和深度图像融合的人体骨骼数据提取；通过深度摄像机头和VDA摄像头的图像采集，进行标定获取深度图像和多目RGB图像的坐标关系，对采集到的图像进行图像处理和标定，获取人体骨骼关键节点处的空间坐标，再通过得到的骨骼关键点坐标数据；