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基于双目标定的独居老人摔倒检测算法
摘要
随着人口老龄化问题的日益严重,关注独居老人的健康状况和安全问题变得尤为重要。老人摔倒是常见而严重的安全隐患,因此,本文提出了一种基于双目标定的独居老人摔倒检测算法。该算法利用双目相机获取老人的图像信息,通过对图像进行处理和分析,能够及时、准确地检测老人的摔倒情况,以便及时采取相应的救援措施。实验结果表明,该算法具有较高的准确性和可靠性,可以有效降低独居老人摔倒所带来的风险。
1.引言
人口老龄化问题是当今社会面临的重要挑战之一。尤其是独居老人更是容易面临健康和安全问题。老人摔倒是独居老人面临的主要安全隐患之一,据统计,每年超过百万人因为摔倒而受伤,甚至死亡。因此,如何及时、有效地检测老人的摔倒情况,并采取相应的救援措施,对老人的生命健康具有重要意义。
2.相关工作
目前已有一些关于老人摔倒检测的研究工作。其中,基于单目相机的方法使用计算机视觉技术对老人的图像进行处理,通过检测图像中的人体姿态和运动特征来判断是否发生了摔倒事件。然而,由于单目相机只能提供图像中的二维信息,从而造成了很多困难。为了解决这个问题,本文提出了一种基于双目相机的摔倒检测算法。
3.算法设计
本文设计的摔倒检测算法主要包括以下几个步骤:
3.1双目相机标定
首先,需要对使用的双目相机进行标定。通过获取一系列的图像对,并使用标定板进行标定,可以得到相机的内外参数,从而实现对图像的准确测量和三维重建。
3.2老人检测
在摔倒检测中,首先需要检测出图像中老人的位置。本文使用了一种基于深度学习的目标检测算法,该算法可以实现对老人目标的准确检测。
3.3摔倒检测
摔倒检测的关键是识别老人的摔倒动作。本文采用了一种基于图像序列的动作识别方法,通过对老人的运动轨迹和姿态变化进行分析,可以准确判断老人是否发生了摔倒情况。
4.实验与分析
根据设计的算法,我们进行了一系列的实验来评估算法的性能。实验结果表明,本文设计的算法在识别摔倒动作方面具有较高的准确性和可靠性,可以满足实际应用的要求。
5.结论
本文提出了一种基于双目相机的独居老人摔倒检测算法。通过对双目相机图像的处理和分析,能够及时、准确地检测老人的摔倒动作,以便及时采取相应的救援措施。实验结果表明,该算法具有较高的准确性和可靠性,可以有效降低独居老人摔倒所带来的风险。未来的工作可以进一步完善算法的性能和稳定性,提高算法在实际应用中的可靠性和实用性。
参考文献
[1]Wu,Z.,etal.(2018).Falldetectionofolderadultsusingconvolutionalneuralnetwork.Sensors,18(10),3326.
[2]Chen,Y.,etal.(2019).Falldetectionusingdualcamera-basedRGB-Dsensor.IEEEAccess,7,162535-162544.
[3]Zhang,Z.,etal.(2016).Depthcamera-basedfalldetectionbyusingHOGandCNNfeatures.BiomedicalSignalProcessingandControl,27,53-60.
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