[發(fā)明專利]行人狀態(tài)的檢測方法、裝置及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010965320.6
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112101201A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 袁克亞;姚東星;楊偉清
• 申請（專利權(quán)）人: 北京數(shù)衍科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 榮穎佳

本發(fā)明提供了一種行人狀態(tài)的檢測方法、裝置及電子設(shè)備，涉及計算機(jī)應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取地面?zhèn)鞲衅鞑杉臄?shù)據(jù)矩陣；將數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換成基于灰度值的圖像數(shù)據(jù)；對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記處理，提取目標(biāo)區(qū)域；對于每個目標(biāo)區(qū)域，均執(zhí)行以下操作：遍歷目標(biāo)區(qū)域的所有像素點，確定每個像素點的灰度值所屬的灰度區(qū)間；統(tǒng)計每個灰度區(qū)間所包括的像素點的數(shù)量，基于數(shù)量生成目標(biāo)區(qū)域的特征向量；計算特征向量與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)向量的距離參數(shù)，基于距離參數(shù)確定行人在智能地面上的狀態(tài)。本發(fā)明提供的行人狀態(tài)的檢測方法、裝置及電子設(shè)備，可以給整個檢測過程提供充足的數(shù)據(jù)支持，有效保證了檢測的精確度，進(jìn)而有助于滿足跌倒檢測的高精確度的要求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機(jī)應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種行人狀態(tài)的檢測方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著世界人口的持續(xù)增長，醫(yī)療系統(tǒng)的不斷完善，人口老齡化速度不斷增快，我國同樣面臨著老齡化突出問題，獨居老人越來越多，空巢現(xiàn)象也越來越明顯。然而，獨居老人的健康及安全問題逐步成為嚴(yán)峻的社會問題。據(jù)統(tǒng)計，全世界每年約有三分之一的超過65歲的老年人曾發(fā)生跌倒，而跌倒往往伴隨著嚴(yán)重的身體及心理上傷害，進(jìn)而給家庭和社會增加負(fù)擔(dān)。若及時、準(zhǔn)確的檢測老年人的跌倒事件并發(fā)出報警能夠最大限度的降低跌倒對老年人帶來的危害，對老年人的獨立生活有著非常重要的作用。

在人體跌倒檢測研究中，目前絕大多數(shù)是通過人體佩戴加速度傳感器設(shè)備，實時采集人體運動信息，結(jié)合特定的跌倒檢測算法可實現(xiàn)對人體跌倒?fàn)顟B(tài)的檢測。

但由于用戶的個體差異及當(dāng)前真實的跌倒數(shù)據(jù)不足，使得跌倒檢測的精確度難以保證。所以，雖然現(xiàn)有的跌倒檢測方法很多，但都不能很好的滿足跌倒檢測的高精確度的要求。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種行人狀態(tài)的檢測方法、裝置及電子設(shè)備，以緩解上述技術(shù)問題。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種行人狀態(tài)的檢測方法，包括：獲取地面?zhèn)鞲衅鞑杉臄?shù)據(jù)矩陣；其中，所述地面?zhèn)鞲衅靼凑疹A(yù)設(shè)的點陣模式布設(shè)在智能地面上，用于采集行人進(jìn)入到所述智能地面時的地面數(shù)據(jù)；將所述數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換成基于灰度值的圖像數(shù)據(jù)；對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記處理，提取所述圖像數(shù)據(jù)中包含的至少一個目標(biāo)區(qū)域；對于每個所述目標(biāo)區(qū)域，均執(zhí)行以下操作：遍歷所述目標(biāo)區(qū)域的所有像素點，確定每個所述像素點的灰度值所屬的灰度區(qū)間；統(tǒng)計每個所述灰度區(qū)間所包括的所述像素點的數(shù)量，基于所述數(shù)量生成所述目標(biāo)區(qū)域的特征向量；其中，所述灰度區(qū)間為預(yù)先劃分的對應(yīng)不同灰度范圍的灰度區(qū)間；計算所述特征向量與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)向量之間的距離參數(shù)，基于所述距離參數(shù)確定所述行人在所述智能地面上的狀態(tài)。

優(yōu)選地，在一種可能的實施方式中，上述將所述數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換成基于灰度值的圖像數(shù)據(jù)的步驟包括：按照下述公式計算每個點的灰度值：

i＝0,1,……,m

j＝0,1,……,n

B_max＝min{B_(0,0),……,B_(i,j),……}im,jn；

其中，B表示數(shù)據(jù)矩陣，且，數(shù)據(jù)矩陣B為m行n列的矩陣，B_(i,j)表示數(shù)據(jù)矩陣B中在點(i，j)處的元素的值；B_max表示數(shù)據(jù)矩陣B所有元素中的最小值；f_image(i,j)代表圖像數(shù)據(jù)在點(i,j)處的灰度值；基于每個點的灰度值生成所述數(shù)據(jù)矩陣對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，在一種可能的實施方式中，上述對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記處理，提取所述圖像數(shù)據(jù)中包含的至少一個目標(biāo)區(qū)域的步驟包括：對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行連通域處理，提取并標(biāo)記所述圖像數(shù)據(jù)中包含的至少一個目標(biāo)區(qū)域。