[發(fā)明專利]跌倒檢測方法以及使用此方法的電子系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811266256.1
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號: CN110895671B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳裕彥;趙益生
• 申請（專利權(quán)）人: 緯創(chuàng)資通股份有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V10/764
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務(wù)所 11105
• 代理人: 王珊珊

1.一種跌倒檢測方法，包括：

取得一圖像串流；

對該圖像串流中的至少一圖像的一人物進(jìn)行識別以得到至少一人體特征，其中該人體特征包括該人物的一邊界框；

基于該至少一人體特征計算取得至少一跌倒相關(guān)特征，其中該至少一跌倒相關(guān)特征包括該人物的該邊界框的長寬比、主軸與短軸、人體方位角、質(zhì)心高度、質(zhì)心速度以及質(zhì)心垂直軸位移量的其中之一或其組合；

利用一光流算法計算該人物在該圖像串流中于多個方向上的至少一運動趨勢；

將該至少一跌倒相關(guān)特征以及該至少一運動趨勢輸入一跌倒分類器，以使該跌倒分類器輸出該人物是否有跌倒事件的一輸出結(jié)果；以及

根據(jù)該輸出結(jié)果發(fā)出一警訊。

2.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，其中對該圖像串流中的該至少一圖像的該人物進(jìn)行識別以得到該至少一人體特征的步驟還包含：

對該圖像串流中的該至少一圖像識別是否有人物存在；

響應(yīng)于有人物存在的識別結(jié)果，進(jìn)行該至少一人體特征的識別。

3.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，還包括：

對該圖像串流中的該人物進(jìn)行一骨架檢測以檢測該至少一人體特征的位置，其中該至少一人體特征包括眼睛、鼻子、耳朵、脖子、肩膀、手肘、手腕、臀部、膝蓋以及腳踝的其中之一或其組合。

4.如權(quán)利要求3所述的跌倒檢測方法，其中該至少一跌倒相關(guān)特征還包括該眼睛、該鼻子、該耳朵、該脖子與該肩膀分別與地面的距離。

5.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，其中利用該光流算法計算該人物在該圖像串流中于所述多個方向上的該至少一運動趨勢的步驟包括：

定義該人物的多個光流點；

基于該圖像串流，在預(yù)定時間內(nèi)計算所述光流點的多個光流向量；以及

根據(jù)所述光流點的所述光流向量統(tǒng)計朝向所述多個方向中的每一個方向移動的光流點數(shù)量，以作為所述多個方向中的每一個方向的該至少一運動趨勢。

6.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，還包括：

建立包括跌倒標(biāo)記的多張訓(xùn)練圖像；以及

利用所述訓(xùn)練圖像來訓(xùn)練該跌倒分類器。

7.如權(quán)利要求6所述的跌倒檢測方法，還包括：

接收對應(yīng)該輸出結(jié)果的反饋信號；以及

基于該圖像串流、該輸出結(jié)果以及該反饋信號來訓(xùn)練該跌倒分類器。

8.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，還包括：

利用特征追蹤方法來追蹤該圖像串流中的該人物。

9.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，其中根據(jù)該輸出結(jié)果發(fā)出該警訊的步驟包括：

根據(jù)該輸出結(jié)果發(fā)送該警訊至指定電子裝置。

10.如權(quán)利要求1所述的跌倒檢測方法，其中該警訊包括文字信息、圖像信息、聲音信息、震動信息以及燈光信息的其中之一或其組合。

11.一種電子系統(tǒng)，包括：

一圖像捕獲裝置，用以取得一圖像串流；

一處理器，耦接于該圖像捕獲裝置，用以：

對該圖像串流中的至少一圖像的一人物進(jìn)行識別以得到至少一人體特征，其中該人體特征包括該人物的一邊界框；

基于該至少一人體特征計算取得多個跌倒相關(guān)特征，其中該跌倒相關(guān)特征包括該人物的該邊界框的長寬比、主軸與短軸、人體方位角、質(zhì)心高度、質(zhì)心速度以及質(zhì)心垂直軸位移量的其中之一或其組合；

利用一光流算法計算該人物在該圖像串流中于多個方向上的至少一運動趨勢；以及

將至少一跌倒相關(guān)特征以及該至少一運動趨勢輸入一跌倒分類器，以使該跌倒分類器輸出該人物是否有跌倒事件的一輸出結(jié)果；以及

警示裝置，耦接于該處理器，用以根據(jù)該輸出結(jié)果發(fā)出一警訊。