[發明專利]一種基于單目三維人體姿態的摔倒檢測方法及系統

有效

• 申請號: 202110937135.0
• 申請日: 2021-08-16
• 公開（公告）號: CN113378809B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 祝敏航;徐曉剛;朱岳江;王軍;李玲;劉雪瑩
• 申請（專利權）人: 之江實驗室
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 孫孟輝;楊小凡

本發明公開了一種基于單目三維人體姿態的摔倒檢測方法，該方法通過目標檢測模塊檢測出人體及沙發、床等適合躺的物品在場景圖像中的矩形框，將人體圖像輸入三維人體姿態估計模塊獲得數字化人體模型的參數，包括人體在相機坐標系下的姿態、各關節相對于其父關節的姿態以及各關節在人體坐標系下的三維坐標。利用人體模型參數通過決策模塊判定人員是否摔倒。本方法利用單個攝像頭即可獲得三維人體姿態，無須采集額外的圖像對摔倒任務進行訓練調優，硬件成本低，可廣泛應用于智能監控等領域。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其是涉及一種基于單目三維人體姿態的摔倒檢測方法及系統。

背景技術

在智能監控領域，及時檢測出人員異常行為是一項基本的監控需求。人員異常摔倒的及時檢測，將有效的保障人員的人身安全。常見的摔倒檢測手段有靜態檢測、動態檢測、人頭軌跡檢測以及利用深度信息的檢測。靜態檢測中常用目標檢測算法直接檢測是否存在人員摔倒，但需要大量的標注數據，對于異常行為而言，標注數據的獲取存在不小的難度。動態檢測主要檢測摔倒瞬間的人體姿態變化，對于檢測的實時性要求較高，也即對運行算法的設備性能要求較高。人頭軌跡檢測需要跟蹤人頭的軌跡及其速度、加速度等，但人頭軌跡的變化特征對于摔倒行為的表征能力有限，檢測準確率偏低。利用深度信息的檢測往往需要多個相機或深度相機，對于監控部署較為不便。

因此需要一種僅僅基于單目攝像頭，且對標注數據要求少、對設備性能要求低、檢測準確率又高的摔倒檢測方法，來廣泛地應用于智能監控領域。

發明內容

為解決現有技術的不足，實現便于部署、減少訓練用標注數據、降低設備性能要求，提高檢測準確率的目的，本發明采用如下的技術方案：

一種基于單目三維人體姿態的摔倒檢測方法，包括如下步驟：

S1，獲取圖像中的人體矩形框rect_p及物品矩形框rect_obj；

S2，根據人體矩形框rect_p，獲取人體參數，包括：人體在相機坐標系下的姿態R_c、各關節相對于其父關節的姿態{R_i}以及各關節在人體坐標系下的三維坐標{J_i}，所述{J_i}包括髖關節坐標J_hip和踝關節坐標J_ankle；

S3，根據人體參數判定人員是否摔倒，包括如下步驟：

S31，判斷人體矩形框與物品矩形框的重疊區域與人體矩形框比值是否大于重疊閾值t_α (0t_α1)，如果是，則判定為非摔倒狀態，如果否，則進入下一步；