[發明專利]跌倒檢測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911013655.1
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN110781808A
• 公開（公告）日: 2020-02-11
• 發明（設計）人: 李夫路;梁爽
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G08B21/04
• 代理公司: 11205 北京同立鈞成知識產權代理有限公司
• 代理人: 張子青;劉芳

本發明提供一種跌倒檢測方法、裝置、設備及存儲介質，通過獲取用戶的紅外圖像；獲取用戶的個人信息；根據所述紅外圖像以及所述個人信息生成用戶的特征向量；將所述特征向量輸入到預先訓練的分類模型，獲取跌倒預測結果。本實施例采用從用戶的紅外圖像、用戶的個人信息中提取特征生成特征向量，然后輸入分類模型進行預測，可以對用戶是否跌倒進行及時準確的判斷，具有較高的準確度，并且可以保護用戶隱私，不受環境和空間上的制約。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種跌倒檢測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著我國社會的老齡化問題日益加劇，老年人的健康安全監護問題的需求日益增加。根據統計數據，老年人意外傷害的首要原因是跌倒，跌倒會直接造成傷害，并且跌倒后不能得到及時救助，可能會導致更加嚴重的后果。因此準確及時的進行跌倒檢測，能夠有效的減小跌倒導致的后果，保護了老年人群的健康和安全，減少了在老年人群看護上的人力成本。

現有技術中，通常采用穿戴式跌倒檢測設備、或者基于聲學或視頻的跌倒檢測系統，其中穿戴式跌倒檢測設備通常需要在手臂、腰部、腿部等位置穿戴具有加速度傳感器、壓力傳感器的設備，提取用戶軀體位置、運動狀態特征后判斷用戶是否跌倒；而基于聲學或視頻的跌倒檢測系統，則采用采集聲音或視頻圖像的方式判斷用戶是否跌倒。

穿戴式跌倒檢測設備通常需要長期穿戴在用戶身體的特定位置，給用戶帶來不適感，對用戶造成不便；而基于聲學或視頻的跌倒檢測系統會受到環境、空間上的制約，容易受到干擾而誤判，同時也會暴露用戶的個人隱私。

發明內容

本發明提供一種跌倒檢測方法、裝置、設備及存儲介質，以實現及時準確的檢測用戶是否跌倒，提高檢測準確度。

本發明的第一方面是提供一種跌倒檢測方法，包括：

獲取用戶的紅外圖像；

獲取用戶的個人信息；

從所述紅外圖像獲取溫度特征信息、用戶位置信息以及時間信息；

對所述溫度特征信息、所述用戶位置信息、所述時間信息以及所述個人信息按照預定規則進行編碼，得到所述用戶的特征向量；

將所述特征向量輸入到預先訓練的分類模型，獲取跌倒預測結果，

所述從所述紅外圖像獲取溫度特征信息、用戶位置信息以及時間信息，包括：

從所述紅外圖像獲取溫度分布變化時長、溫度變化的劇烈程度、溫度分布發生變化的像素點個數、以及高溫區域的形態特征；和/或

根據獲取到紅外線圖像的傳感器位置獲取所述用戶位置信息；和/或

根據所述紅外線圖像的采集時間獲取所述時間信息。

進一步的，所述將所述特征向量輸入到預先訓練的分類模型，獲取跌倒預測結果，包括：

將所述特征向量輸入到所述分類模型，輸出用戶跌倒發生的概率；

若所述概率大于預設閾值，則確定用戶跌倒。

進一步的，所述獲取用戶的個人信息，包括：

從區塊鏈中獲取預先存儲的用戶的個人信息，所述用戶的個人信息包括：用戶的生活狀態和/或用戶的健康狀態；

所述將所述特征向量輸入到預先訓練的分類模型前，還包括：

從區塊鏈獲取預先訓練的分類模型。

進一步的，所述方法還包括：

將所述紅外圖像、所述溫度特征信息、所述用戶位置信息、所述時間信息、所述用戶的個人信息、所述跌倒預測結果中至少一項上傳至區塊鏈中。