[發明專利]一種跌倒實時檢測方法、系統、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110940001.4
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113384267A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 劉貝貝;周有喜
• 申請（專利權）人: 深圳市愛深盈通信息技術有限公司
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集區域內的人員行為圖像；

基于所述人員行為圖像提取人體關鍵點，所述人體關鍵點包括關節關鍵點及器官關鍵點；

基于所述人體關鍵點構建矩形框，所述矩形框包括所述人體關鍵點；

基于所述人體關鍵點及所述矩形框判斷人員是否跌倒；

若是，則發出報警信號；

若否，則不做任何處理。

2.根據權利要求1所述的一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，基于所述人員行為圖像提取人體關鍵點包括：

基于幀間差分法對所述人員行為圖像進行處理，提取出人體圖像部分；

基于實例分割算法提取出所述人體圖像部分中的關節關鍵點及器官關鍵點；

根據所述關節關鍵點及所述器官關鍵點生成人體關鍵點。

3.根據權利要求1所述的一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，基于所述人員行為圖像提取人體關鍵點包括：

基于bottom-up人體姿態識別方法提取出所述人員行為圖像中所有的關節關鍵點及器官關鍵點；

將提取出的關節關鍵點及器官關鍵點進行聚類處理，形成每個個體的人體關鍵點。

4.根據權利要求2或3所述的一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，基于所述人體關鍵點構建矩形框包括：

獲取所述人體關鍵點中在水平方向上距離最遠的兩個所述人體關鍵點之間的距離W；

獲取所述人體關鍵點中在豎直方向上距離最遠的兩個所述人體關鍵點之間的距離H；

以W作為寬度、以H作為高度構建矩形框，所述矩形框包括所述人體關鍵點。

5.根據權利要求4所述的一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，基于所述人體關鍵點及所述矩形框判斷人員是否跌倒包括：

根據所述關節關鍵點及所述器官關鍵點，確定人體舒展參數；

根據所述矩形框的寬度W及高度H，計算得到寬高比參數；

根據所述人體舒展參數及所述寬高比參數判斷人員是否跌倒。

6.根據權利要求5所述的一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，根據所述關節關鍵點及所述器官關鍵點，確定人體舒展參數包括：

所述關節關鍵點為左膝關鍵點和右膝關鍵點，所述器官關鍵點為左臀關鍵點、右臀關鍵點及脖子關鍵點；

獲取連接所述左臀關鍵點與所述右臀關鍵點之間的中點以及所述脖子關鍵點的第一連接線；

獲取連接所述左臀關鍵點與所述右臀關鍵點之間的中點以及所述左膝關鍵點與所述右膝關鍵點的中點的第二連接線；

計算所述第一連接線與所述第二連接線之間的夾角值，得到人體舒展參數。

7.根據權利要求6所述的一種跌倒實時檢測方法，其特征在于，根據所述人體舒展參數及所述寬高比參數判斷人員是否跌倒包括：

判斷所述人體舒展參數的夾角值是否大于預設夾角閾值，及所述寬高比參數的取值是否大于預設寬高比閾值；

若所述夾角值大于預設夾角閾值，且所述寬高比參數的取值大于所述預設寬高比閾值，則確定人員處于跌倒狀態；

若所述夾角值小于等于預設夾角閾值或所述寬高比參數的取值小于等于所述預設寬高比閾值，則確定人員處于正常狀態。

8.一種跌倒實時檢測系統，其特征在于，包括

采集模塊（1），所述采集模塊（1）用于采集區域內的人員行為圖像；

處理模塊（2），所述處理模塊（2）基于所述人員行為圖像提取出人體關鍵點；

檢測模塊（3），所述檢測模塊（3）基于所述人體關鍵點判斷人員是否跌倒；

報警模塊（4），當所述處理模塊（2）檢測到所述人員跌倒時，所述報警模塊（4）進行報警。

9.一種終端設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器中并能夠在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器加載并執行計算機程序時，采用了權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器加載并執行時，采用了權利要求1-7任一項所述的方法。