基于红外图像特征的人体摔倒检测方法

发布时间：2021-11-28 02:53

　　随着社会的进步与科技的发展,人们的生活环境和社会医疗保障有了很大的改善,使得人类的寿命较以前有了较长的延伸,老年人的健康监护问题也随之凸显。摔倒是造成老年人意外受伤的主要原因,很多老人因摔倒而伤残甚至死亡,因此研究摔倒检测技术具有非常重要的意义。近年来基于计算机视觉的摔倒检测大多数都是使用可见光图像,这导致摔倒检测系统在光照条件不好或夜晚的环境中检测效果差,无法工作等。红外图像具有不受光照影响,抗干扰性强,能够全天候工作等特性,因此提出了一种红外图像下的人体摔倒检测方法,通过红外相机获取人体摔倒的红外图像,然后使用基于关键点的目标检测方法实现人体摔倒检测。本文的研究内容如下:首先研究了红外图像的特点与预处理方法,结合本文所采用的红外相机成像特点对红外图像进行了去噪和线性拉伸等预处理,结果显示红外图像质量较好,目标清晰没有过多的噪声,为后面的摔倒检测奠定了基础。其次,本文研究公开的人体摔倒数据集,对其拍摄方式和内容进行了研究,发现目前的摔倒数据集图像中都是单人,摔倒姿势一般为向前向后摔或者侧摔且没有遮挡情况,比较单一。针对上述的问题,本文通过使用红外相机建立人体摔倒场景,录制了红外图像人... 

【文章来源】：西南科技大学四川省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

红外图

重要的，也为后面红外图像人体摔倒数据处理做好准备。本文对红外图像进行了均值滤波和中值滤波实验，通过实验对比发现中值滤波对红外图像的去噪效果更好，在去除噪声的同时保留了更多的边缘信息和细节。下图展示了图像去噪方法的实验效果。 (a)原图 (b)均值滤波效果

滤波前后

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SVM和阈值分析法的摔倒检测系统[J]. 陈玮,周晴,曹桂涛.  计算机应用与软件. 2017(07)
[2]浅谈家用服务机器人的现在和未来[J]. 郑伟,刘学彬,任保飞.  内蒙古煤炭经济. 2017(09)
[3]基于深度卷积神经网络的物体识别算法[J]. 黄斌,卢金金,王建华,吴星明,陈伟海.  计算机应用. 2016(12)
[4]养老院安全管理的现状与建议——基于徐州地区的实地调研[J]. 朱峻熙,周仕通.  农村经济与科技. 2016(17)
[5]基于OpenCV的老人跌倒检测的设计和实现[J]. 宋菲,薛质.  信息技术. 2015(11)
[6]基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法[J]. 孙艳丰,齐光磊,胡永利,赵璐.  北京工业大学学报. 2015(06)
[7]中国老龄化时代下的新型养老社区设计模式初探[J]. 邹芸鹂.  艺术科技. 2015(02)
[8]人体姿势状态判决的跌倒检测方法[J]. 沈秉乾,武志勇,贺前华,李磊.  计算机应用. 2014(S1)
[9]基于智能手机的人体跌倒检测系统设计[J]. 吴志强,曹蕾,王凯,吕庆文.  计算机工程与设计. 2014(04)
[10]基于直方图主成分变化检测的跟踪算法[J]. 刘振涛,王朝英,刘卫群.  计算机工程. 2012(04)

博士论文
[1]基于深度学习的红外图像语义分割技术研究[D]. 王晨.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017

硕士论文
[1]基于车载红外图像的目标检测系统[D]. 林旭鹏.北京交通大学 2019
[2]基于视频的摔倒检测算法设计与实现[D]. 赵德亮.西安电子科技大学 2018
[3]基于视觉的老人跌倒检测系统设计与研究[D]. 袁杰.江西理工大学 2018
[4]基于车载视觉系统的目标检测优化算法研究[D]. 乐国庆.北京交通大学 2017
[5]基于视频的多特征融合摔倒检测算法研究[D]. 刘皓.重庆大学 2017
[6]红外图像显著性检测方法研究[D]. 覃仕宇.重庆邮电大学 2017
[7]红外图像的目标检测与识别方法研究[D]. 李静静.沈阳理工大学 2013



本文编号：3523557