基于视频监控的室内跌倒行为检测研究

发布时间:2024-02-23 16:31
  随着社会老龄化问题的日益突出,意外跌倒已经成为老年人健康生活的严重威胁。对老年人跌倒行为进行准确的检测和报警,从而减少跌倒给老年人带来的伤害十分必要,具有很高的研究价值和现实意义。基于视频监控的跌倒行为检测方法相比其他方案具有诸多优势,因此,本文对基于视频监控的室内跌倒行为检测方法进行了深入研究。首先,在分析了各种运动目标提取算法的优缺点的基础上,并结合项目对运动目标提取效果的要求以及室内场景的特点,本文采用了基于混合高斯模型(GMM)的背景差分法进行运动目标的提取,并使用膨胀和腐蚀等形态学方法对提取的运动目标做进一步处理,填补了其内部空洞并消除了噪声干扰,最终实现了对完整运动目标的准确提取。其次,为了实现对视频中人体头部的准确跟踪,本文设计了基于粒子滤波的头部自动跟踪算法,并提出将由运动目标提取获得的人体头部位置信息用于跟踪位置的初始化,进而实现了对视频中人体头部的准确跟踪。然后,为了获取有效的跌倒检测特征,本文在分析了跌倒检测常用特征的基础上,采取了形状特征(人体宽高比)与头部运动特征相融合的特征提取方法。在提取头部运动特征时,为了消除由视频中人体与相机间的相对运动,而造成的人体运...

【文章页数】:64 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.2基于声学的跌倒检测系统[M]??

图1.2基于声学的跌倒检测系统[M]??

?第]章绪论???研宄人员通过安装在室内地板表面的传感器设备对地面的压力以及声频信号进??行采集,然后通过模式识别相关算法对人体日常活动和跌倒行为的信号特征进??行分析与处理,进而对跌倒行为进行识别。??同样的,Yun?Li等人[|41利用人体跌倒时产生的声频信息对室内的跌倒行为....


图1.4人体头部3D椭球模型[22)??基于跌倒过程运动分析的跌倒检测方法选择头部作为分析关键点的原因是:??

图1.4人体头部3D椭球模型[22)??基于跌倒过程运动分析的跌倒检测方法选择头部作为分析关键点的原因是:??

过程运动分析的跌倒检测是指通过对跌倒过程各个阶段的运动信??息进行分析进而实现跌倒行为的检测。其中,曾有学者通过对头部运动进行跟??踪以获得头部运动信息进而实现对跌倒行为的检测识别。Rougier和Meunier等??人t2I_22l利用单目摄像机获得测试者室内视频数据,然后使用....


图1.5跌倒检测系统整体结构[28]??

图1.5跌倒检测系统整体结构[28]??

?第1章绪论???对跌倒行为的检测与识别。完整的跌倒检测系统如图1.5所示。??Opliakl?flow??R<iB?images??tBBI?'?'☆>?f.::请t?厂??图1.5跌倒检测系统整体结构[28]??Kwang-Eim?Ko等人[29]提出了一种基于深度卷积框架的....


图2.1运动目标提取算法流程??下面将详细介绍背景差分法运动目标提取原理以及相关背景建模方法

图2.1运动目标提取算法流程??下面将详细介绍背景差分法运动目标提取原理以及相关背景建模方法

?第2章基于混合高斯模型的运动目标提取???的鲁棒性。??考虑到室内场景的特点和本文对运动目标提取质量的要求,本章选择使用??基于混合高斯模型的背景差分法进行运动目标提龋??本文的运动目标提取算法流程如图2.1所示,首先使用视频初始帧对混合高??斯背景模型进行初始化,其次通过背景....



本文编号:3907662

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