基于视频监控的室内跌倒行为检测研究
【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]??
?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:??
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]??
?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
?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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