发明授权-2019113716756-隐私保护跌倒检测方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号CN111383421B
(45)授权公告日2021.12.17
(21)申请号201911371675.6(74)专利代理机构深圳中细软知识产权代理有
(22)申请日2019.12.27限公司44528
代理人仉玉新
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号CN111383421A(51)Int.Cl.
G08B21/04(2006.01)
(43)申请公布日2020.07.07G06K9/00(2006.01)
(30)优先权数据(56)对比文件
62/786,5412018.12.30USCN108090458A,2018.05.29
16/672,4322019.11.02USCN108363966A,2018.08.03
(73)专利权人奥瞳系统科技有限公司CN105719429A,2016.06.29
地址加拿大不列颠哥伦比亚省穆迪港布鲁CN108090458A,2018.05.29
大街607-220号US2017213080A1,2017.07.27
(72)发明人吴谦伟王星郑健楠区峻康CN108629284A,2018.10.09
陈智琮林冠寰张栋CN102722715A,2012.10.10
埃里克·汉斯陈鈞杰陈明华审查员庄联欣

高宇欧继雷马凯伦
埃德里安·费兹吴建兵卢晔权利要求书4页说明书30页附图13页
(54)发明名称
隐私保护跌倒检测方法和系统
(57)摘要
公开了基于视觉的隐私保护嵌入式跌倒检
测系统的多个实施例。该嵌入式跌倒检测系统包
括一个或多个用于捕捉一个或多个人的视频图
像的摄像头。此外，该嵌入式跌倒检测系统包括
多个用于处理该已捕捉视频图像的跌倒检测模
块，包括姿势估计模块、行为识别模块和的跌倒
检测模块，所有这些模块可以在该嵌入式系统环
境中实时执行期望的跌倒检测功能，从而检测一
个或多个个人的跌倒。当检测到跌倒时，该嵌入
式跌倒检测系统可将去特征化的视频图像发送
至服务器，而无需发送该原始捕捉图像，其中每
个被检测个人用骨骼图来代替真人图像，从而保
护该被检测个人的隐私。该嵌入式跌倒检测系统
可以作为安装在单一固定位置的嵌入式视觉传
感器实现。
CN111383421B
CN111383421B权利要求书1/4页

1.一种执行个人跌倒检测的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收一序列视频图像，所述视频图像包括正在被监测的个人；
对于所述序列视频图像中的每张图像：
检测所述图像内所述个人的姿势；以及
将图像中被检测个人的姿势划分为一组预定义行为中的某一行为；
整合所述被检测个人的已划分行为的序列，所述序列对应于所述视频图像的序列；
对被划分行为的整合序列进行处理，以确定是否发生跌倒；
其中，所述对被划分行为的整合序列进行处理，以确定是否发生跌倒包括：采用状态机
检测与所述被划分行为的整合序列相关的跌倒，其中所述状态机至少包括表示正常行为的
正常状态和表示跌倒的警告状态；
所述采用状态机处理与所述被划分行为的整合序列以检测跌倒包括：
确定所述状态机中被检测个人的当前状态以及相关的状态分数；
依据下面的方式依次处理被划分行为的整合序列：
对于每个被划分为危险活动的被划分行为，增加所述状态机内的当前状态的分数，从
而获得当前状态的更新状态分数；
如果当前状态的更新状态分数超出预定义上阈值，则使所述状态机从当前状态切换至
警告状态；
对于被划分为正常活动的每个被划分行为，降低所述状态机内当前状态的分数，以获
得所述当前状态的更新状态分数；
如果当前状态的更新状态分数低于预定义下阈值，则使所述状态机将所述当前状态从
所述警告状态中移除。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述图像内所述个人的姿势包
括：
识别图像内对应于所述个人的一组人体关键点的一组位置；
将已识别的所述组位置内的相邻的点连接起来以形成所述个人的骨骼图，其中所述骨
骼图代表所述被检测个人的去特征化图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将图像中所述被检测个人的姿势划分
为一组预定义行为中的某一行为包括：
基于所述被检测个人的骨骼图，从图像中截取出一张所述被检测个人的二维(2D)图
像；
将所述被检测个人的截取图像提供给行为分类器，所述行为分类器用于预测所述被检
测个人处于所述组预定义行为中每一种行为的概率；以及
基于对应于所述组预定义行为的该组概率，将所述被检测个人的姿势划分为所述行
为。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组预定义行为包括第一类行为和第二
类行为；并且所述将图像中被检测个人的姿势划分为一组预定义行为中的某一行为包括：
将所述被检测个人的姿势划分为第一类行为或者第二类行为；
对于被划分