[發(fā)明專利]一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910911328.1
• 申請日: 2019-09-25
• 公開（公告）號: CN110706255A
• 公開（公告）日: 2020-01-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬可
• 申請（專利權(quán)）人: 馬可
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/60;G06K9/00
• 代理公司: 33272 杭州奧創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 王佳健

1.一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一，搭建基于ROS的機器人平臺；

步驟二，利用RGBD深度攝像頭生成空間的深度三維數(shù)據(jù)，機器人探測前方人體并以一定距離進(jìn)行跟隨；

步驟三，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對RGB圖像中的人體進(jìn)行姿態(tài)估計，提取人體關(guān)鍵部位的骨骼關(guān)節(jié)點坐標(biāo)；

步驟四，根據(jù)人體關(guān)節(jié)點空間位置以及空間運動量，利用跌倒檢測算法，對人體姿態(tài)進(jìn)行判斷，符合跌倒判定條件，則進(jìn)行報警。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于：所述機器人探測前方人體并以一定距離進(jìn)行跟隨，具體是：訂閱深度圖像話題，判斷三維空間中物體的遠(yuǎn)近，如果深度攝像頭前方一定距離出現(xiàn)人體，發(fā)布電機控制信息，控制機器人跟隨人體。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對RGB圖像中的人體進(jìn)行姿態(tài)估計，具體是：訂閱RGB圖像話題，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取人體骨骼特征點。

4.據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于：所述跌倒檢測算法對于跌倒采用以下判定條件：

第一檢測特征中，v_spinemid為人體中心點下降速度，v_T為預(yù)設(shè)的速度閾值；第二檢測特征中，H_base為兩髖中心離地面的距離，H_T為預(yù)設(shè)的距離閾值，t_now為當(dāng)前幀時間，t_first為第一檢測特征檢測到的幀時間，T為預(yù)設(shè)的時間長度；若滿足第一檢測特征后，又滿足第二檢測特征時，判斷人體跌倒。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于：所述的跌倒檢測算法具體包括以下步驟：

步驟一：計算人體中心點下降速度v_spinemid，如果下降速度超過閾值v_T，標(biāo)記第一檢測特征已檢測；

步驟二：如果已檢測第一檢測特征，開始第二檢測，計算兩髖中心對地面距離H_base；

步驟三：如果檢測不到髖節(jié)點或者兩髖中心對地面距離值H_base低于H_T，判斷人體跌倒步驟四：如果距離H_base從標(biāo)記第一檢測已檢測起T時間內(nèi)不低于H_T，或者人體中心點上升，取消第一檢測特征已檢測標(biāo)記；回到步驟一。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于：所述的人體中心點下降速度v_spinemid計算方式為

其中y_i(t)為幀時間t時人體骨架節(jié)點i的Y軸坐標(biāo)，t₀為上一幀時間，t₁為當(dāng)前幀時間。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于自適應(yīng)跟隨的跌倒檢測方法，其特征在于：所述的兩髖中心對地面距離H_base，其特征在于：計算步驟為先得到地面方程Ax+By+C＝0，再計算兩髖中心離地面的距離H_base：