[发明专利]一种基于场景识别的室内跌倒检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于场景识别的室内跌倒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集监测区视频影像数据；

基于所述监测区视频影像数据，进行场景类别判断，所述场景类别包括无人场景、单人场景和多人场景，基于所述单人场景，切割出单人画面；

基于所述单人画面，从所述监测区视频影像数据中截取包含所述单人画面的视频数据，生成单人视频数据，并对所述单人画面和所述单人视频数据进行多模态处理，生成多模态数据；

根据所述多模态数据和预置跌倒检测网络，进行跌倒判断，完成基于场景识别的室内跌倒检测。

2.根据权利要求1所述的基于场景识别的室内跌倒检测方法，其特征在于，进行所述场景类别判断的方法包括：使用目标检测算法，识别所述监测区视频影像数据中的场景画面人数，当所述场景画面人数为1时，从所述监测区视频影像数据中切割出所述单人画面，当所述场景画面人数不为1时，不做处理。

3.根据权利要求1所述的基于场景识别的室内跌倒检测方法，其特征在于，所述多模态处理包括单人画面处理和单人视频处理；

所述多模态数据包括人体目标裁切图片数据、单人视频数据、单人视频光流数据和单人视频前景序列数据。

4.根据权利要求3所述的基于场景识别的室内跌倒检测方法，其特征在于，所述单人画面处理的方法包括：

使用目标检测算法检测单人场景中的人体目标，并切割出人体锚框，生成人体目标锚框坐标数据；

根据所述人体目标锚框坐标数据，构建尺度特征；

基于所述尺度特征，采用异常点算法计算出所述尺度特征的正常范围和异常值，根据所述正常范围达到最佳裁切尺寸；

对所述单人画面进行裁剪和等比例缩放处理，达到所述人体目标裁切图片数据。

5.根据权利要求3所述的基于场景识别的室内跌倒检测方法，其特征在于，所述单人视频处理的方法包括：

基于所述单人画面，从所述监测区视频影像数据中截取包含所述单人画面的视频数据，生成单人视频数据；

使用光流算法计算所述单人视频数据的光流序列，得到所述单人视频光流数据；

使用ViBe算法计算所述单人视频数据的前景序列，得到所述单人视频前景序列数据。

6.根据权利要求1所述的基于场景识别的室内跌倒检测方法，其特征在于，所述跌倒检测网络包括特征提取方法和状态判断方法；

所述跌倒判断的方法包括：

使用特征提取方法提取所述多模态数据的特征分量，基于所述特征分量组成特征张量；

基于所述特征张量，使用状态判断方法检测视频中的跌倒情形。

7.一种基于场景识别的室内跌倒检测系统，其特征在于，包括顺次连接的影像采集单元、场景分类单元、多模态处理单元和跌倒判断单元；

所述影像采集单元用于采集监测区视频影像数据；

所述场景分类单元用于对所述监测区视频影像数据进行场景类别判断，所述场景类别包括无人场景、单人场景和多人场景，所述场景分类单元还用于标示单人画面，并忽略所述无人场景和多人场景；

所述多模态处理单元用于根据所述单人画面，从所述监测区视频影像数据中截取包含所述单人画面的视频片段，生成单人视频，所述多模态处理单元还用于对所述单人画面和所述单人视频进行多模态处理，生成多模态数据；

所述跌倒判断单元用于对所述多模态数据进行特征提取，得到视频特征张量，并基于所述视频特征张量进行跌倒判断，当发现跌倒情形时，所述跌倒判断单元发出跌倒报警信息。

8.根据权利要求7所述的基于场景识别的室内跌倒检测系统，其特征在于，所述场景分类单元包括场景标识模块和单人标识模块；

所述场景标识模块用于对所述监测区视频影像数据进行场景类别判断，标示出单人场景；

所述单人标识模块用于从所述单人场景中切割出所述单人画面。