[發明專利]一種基于場景識別的室內跌倒檢測方法和系統

有效

• 申請號: 202111054520.7
• 申請日: 2021-09-09
• 公開（公告）號: CN113743339B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 劉軍清;嚴兵;康維
• 申請（專利權）人: 三峽大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/26;G06V40/20;G06T7/269;G08B21/04
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理有限公司 11562
• 代理人: 李娜

1.一種基于場景識別的室內跌倒檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

采集監測區視頻影像數據；

基于所述監測區視頻影像數據，進行場景類別判斷，所述場景類別包括無人場景、單人場景和多人場景，基于所述單人場景，切割出單人畫面；

基于所述單人畫面，從所述監測區視頻影像數據中截取包含所述單人畫面的視頻數據，生成單人視頻數據，并對所述單人畫面和所述單人視頻數據進行多模態處理，生成多模態數據；

根據所述多模態數據和預置跌倒檢測網絡，進行跌倒判斷，完成基于場景識別的室內跌倒檢測。

2.根據權利要求1所述的基于場景識別的室內跌倒檢測方法，其特征在于，進行所述場景類別判斷的方法包括：使用目標檢測算法，識別所述監測區視頻影像數據中的場景畫面人數，當所述場景畫面人數為1時，從所述監測區視頻影像數據中切割出所述單人畫面，當所述場景畫面人數不為1時，不做處理。

3.根據權利要求1所述的基于場景識別的室內跌倒檢測方法，其特征在于，所述多模態處理包括單人畫面處理和單人視頻處理；

所述多模態數據包括人體目標裁切圖片數據、單人視頻數據、單人視頻光流數據和單人視頻前景序列數據。

4.根據權利要求3所述的基于場景識別的室內跌倒檢測方法，其特征在于，所述單人畫面處理的方法包括：

使用目標檢測算法檢測單人場景中的人體目標，并切割出人體錨框，生成人體目標錨框坐標數據；

根據所述人體目標錨框坐標數據，構建尺度特征；

基于所述尺度特征，采用異常點算法計算出所述尺度特征的正常范圍和異常值，根據所述正常范圍達到最佳裁切尺寸；

對所述單人畫面進行裁剪和等比例縮放處理，達到所述人體目標裁切圖片數據。

5.根據權利要求3所述的基于場景識別的室內跌倒檢測方法，其特征在于，所述單人視頻處理的方法包括：

基于所述單人畫面，從所述監測區視頻影像數據中截取包含所述單人畫面的視頻數據，生成單人視頻數據；

使用光流算法計算所述單人視頻數據的光流序列，得到所述單人視頻光流數據；

使用ViBe算法計算所述單人視頻數據的前景序列，得到所述單人視頻前景序列數據。

6.根據權利要求1所述的基于場景識別的室內跌倒檢測方法，其特征在于，所述跌倒檢測網絡包括特征提取方法和狀態判斷方法；

所述跌倒判斷的方法包括：

使用特征提取方法提取所述多模態數據的特征分量，基于所述特征分量組成特征張量；

基于所述特征張量，使用狀態判斷方法檢測視頻中的跌倒情形。

7.一種基于場景識別的室內跌倒檢測系統，其特征在于，包括順次連接的影像采集單元、場景分類單元、多模態處理單元和跌倒判斷單元；

所述影像采集單元用于采集監測區視頻影像數據；

所述場景分類單元用于對所述監測區視頻影像數據進行場景類別判斷，所述場景類別包括無人場景、單人場景和多人場景，所述場景分類單元還用于標示單人畫面，并忽略所述無人場景和多人場景；

所述多模態處理單元用于根據所述單人畫面，從所述監測區視頻影像數據中截取包含所述單人畫面的視頻片段，生成單人視頻，所述多模態處理單元還用于對所述單人畫面和所述單人視頻進行多模態處理，生成多模態數據；

所述跌倒判斷單元用于對所述多模態數據進行特征提取，得到視頻特征張量，并基于所述視頻特征張量進行跌倒判斷，當發現跌倒情形時，所述跌倒判斷單元發出跌倒報警信息。

8.根據權利要求7所述的基于場景識別的室內跌倒檢測系統，其特征在于，所述場景分類單元包括場景標識模塊和單人標識模塊；

所述場景標識模塊用于對所述監測區視頻影像數據進行場景類別判斷，標示出單人場景；

所述單人標識模塊用于從所述單人場景中切割出所述單人畫面。