一种基于关节点特征的跌倒检测方法

摘要

本发明公开了一种基于关节点特征的跌倒检测方法，所述方法包括：S₁、通过yolo目标检测算法对获取到的视频帧进行处理，截取其中包含人的区域；S₂、通过openpose算法提取人的区域中的关节点,得到关节点信息；S₃、通过SVM分类器对得到的关节点进行分类；S₄、对每帧图像提取其中最为重要的一个类别；S₅、对类别序列进行滤波与简化；S₆、判断视频中是否有跌倒事件发生。本发明有效的解决了不同人的体形不同的问题，因为只需考虑人关节点的信息而不需要考虑人的外部轮廓信息；当视频中某一时刻存在多个人时，本发明只提取其中权重值最大的阶段作为该时刻的阶段的代表，这样便有效的避免了其他无关阶段的影响，进而提高了在视频中存在多人的情况下的识别准确率。