[发明专利]一种跌倒检测方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种跌倒检测方法，其特征在于，包括：

对获取到的监控视频数据进行人体识别跟踪处理，得到人体视频数据；

采用第一预设模型对所述人体视频数据进行处理，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第一跌倒概率；

采用第二预设模型对所述人体视频数据进行处理，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第二跌倒概率；

基于所述第一跌倒概率与所述第二跌倒概率，确定所述人体视频数据中是否发生跌倒事件。

2.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述第一预设模型为目标检测模型，所述采用第一预设模型对所述人体视频数据进行处理，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第一跌倒概率的步骤，包括：

采用所述目标检测模型对所述人体视频数据进行检测，得到所述人体视频数据中是否存在目标物体的检测结果；

基于所述检测结果，确定所述人体视频数据中人体跌倒的第一跌倒概率。

3.根据权利要求2所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述基于所述检测结果，确定所述人体视频数据中人体跌倒的第一跌倒概率的步骤，包括：

在所述检测结果为所述人体视频数据中存在所述目标物体时，获取所述目标物体与所述人体之间的交叠参数；

基于所述交叠参数设置所述第一跌倒概率；其中，所述交叠参数和所述第一跌倒概率呈负相关。

4.根据权利要求3所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述交叠参数包括重合度，所述获取所述目标物体与所述人体之间的交叠参数的步骤，包括：

获取所述人体视频数据中所述目标物体的物体框；

获取所述人体视频数据中所述人体的人体框；

计算所述物体框与所述人体框之间的重合度。

5.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述人体视频数据包括多帧待检测图像，所述采用第二预设模型对所述人体视频数据进行处理，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第二跌倒概率的步骤，包括：

检测所述待检测图像中人体的关节点，得到关节点信息；

将连续多帧所述待检测图像对应的关节点信息组合，形成关节点序列；

采用所述第二预设模型对所述关节点序列进行识别，得到所述第一跌倒概率。

6.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述人体视频数据包括多帧待检测图像，所述采用第二预设模型对所述人体视频数据进行处理，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第二跌倒概率的步骤，包括：

对所述待检测图像进行分块，得到多个图像块；

对所述待检测图像中的图像块进行对比，以提取所述待检测图像中的关注区域；

对不同的所述待检测图像中的图像块进行对比，以提取所述人体视频数据中的关注帧；

基于所述关注帧与关注区域，确定所述第二跌倒概率。

7.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述第二跌倒概率包括第一子概率与第二子概率，所述第二预设模型包括第一子模型与第二子模型，所述采用第二预设模型对所述人体视频数据进行处理，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第二跌倒概率的步骤，包括：

采用所述第一子模型对所述人体视频数据进行识别，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第一子概率；

采用所述第二子模型对所述人体视频数据进行识别，得到所述人体视频数据中人体跌倒的第二子概率；

对所述第一子概率与所述第二子概率进行加权求和，得到所述第二跌倒概率。

8.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述基于所述第一跌倒概率与所述第二跌倒概率，确定所述人体视频数据中是否发生跌倒事件的步骤，包括：

对所述第一跌倒概率与所述第二跌倒概率进行加权求和，得到人体跌倒概率；

判断所述人体跌倒概率是否大于预设概率；若是，则确定所述视频数据中发生跌倒事件；若否，则确定所述视频数据中未发生跌倒事件。