[发明专利]一种基于关节点特征的跌倒检测方法

摘要

本发明公开了一种基于关节点特征的跌倒检测方法，所述方法包括：S1、通过yolo目标检测算法对获取到的视频帧进行处理，截取其中包含人的区域；S2、通过openpose算法提取人的区域中的关节点,得到关节点信息；S3、通过SVM分类器对得到的关节点进行分类；S4、对每帧图像提取其中最为重要的一个类别；S5、对类别序列进行滤波与简化；S6、判断视频中是否有跌倒事件发生。本发明有效的解决了不同人的体形不同的问题，因为只需考虑人关节点的信息而不需要考虑人的外部轮廓信息；当视频中某一时刻存在多个人时，本发明只提取其中权重值最大的阶段作为该时刻的阶段的代表，这样便有效的避免了其他无关阶段的影响，进而提高了在视频中存在多人的情况下的识别准确率。

主权项

1.一种基于关节点提取的跌倒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过目标检测算法对获取到的视频的各帧图像分别进行处理，截取其中包含人的区域；步骤2：提取步骤1中截取到的区域中的关节点，得到关节点信息，并对所述关节点信息进行归一化；步骤3：对各帧图像的关节点信息进行分类，得到类别序列；步骤4：对步骤3中得到的类别序列进行简化，将多个连续相同的类别用一个类别来代表；步骤5：通过步骤4中得到的简化后的类别序列判断视频中是否有跌倒事件发生。