公开(公告)号：CN114842397B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210556212.2

申请日：2022-05-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王国华 ,  刘福平 ,  陈永亨 ,  郭荣琛 ,  孔馨月 ,  陈伟庭 ,  张英昊

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/136 ,  G06T7/269 ,  G06T7/73 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于异常检测的实时老人跌倒检测方法，检测前，进行数据集人工构造与半自动标注。完成网络训练后，拍摄红外图像，将红外图像转化为光流图。将每张红外图与对应光流图叠加，共同输入到状态检测网络中检测老人位置与状态，并使用卡尔曼滤波实现跟踪。其中，目标检测网络预测老人可能的状态，当老人发生状态切换时，表明发现了一个可疑跌倒动作，触发动作识别网络。然后，选取发生状态切换的视频序列输入到动作识别网络进一步确认。最后，根据异常分数判断该次动作是否为跌倒事件，若是则发出警报，否则排除虚警。本发明设计了状态识别网络和动作识别网络，结合异常检测原理和状态动作联合策略，实现室内老人全天实时跌倒检测。

公开(公告)号：CN114842397A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210556212.2

申请日：2022-05-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王国华 ,  刘福平 ,  陈永亨 ,  郭荣琛 ,  孔馨月 ,  陈伟庭 ,  张英昊

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06T7/136 ,  G06T7/269 ,  G06T7/73 ,  G06T7/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于异常检测的实时老人跌倒检测方法，检测前，进行数据集人工构造与半自动标注。完成网络训练后，拍摄红外图像，将红外图像转化为光流图。将每张红外图与对应光流图叠加，共同输入到状态检测网络中检测老人位置与状态，并使用卡尔曼滤波实现跟踪。其中，目标检测网络预测老人可能的状态，当老人发生状态切换时，表明发现了一个可疑跌倒动作，触发动作识别网络。然后，选取发生状态切换的视频序列输入到动作识别网络进一步确认。最后，根据异常分数判断该次动作是否为跌倒事件，若是则发出警报，否则排除虚警。本发明设计了状态识别网络和动作识别网络，结合异常检测原理和状态动作联合策略，实现室内老人全天实时跌倒检测。