CN111144174A - 利用神经网络与传统算法识别视频中老人跌倒行为的系统 - Google Patents

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Abstract

本发明《利用神经网络与传统算法识别视频中老人跌倒行为的系统》公开了一种基于人工智能识别跌倒行为的方法。该方法利用深度卷积神经网络实时检测视频中的头部目标，进而提取一秒钟内连续25帧图像中目标的运动特征，然后通过SVM分类器判断是否有跌倒行为的发生，该发明的优势在于使用深度神经网络检测目标物体，提高了系统的稳定性和实时性。

Description

利用神经网络与传统算法识别视频中老人跌倒行为的系统
技术领域：本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种深度神经网络与传统图像算法相结合的识别老人跌倒行为的方法和系统。
技术背景：
据相关调查结果显示，意外跌倒是造成老年人伤害最主要的因素之一。并且发生率也一直居高不下。跌倒所造成的骨折、软组织甚至脏器的损伤，将对老人的健康带来巨大威胁，并成为诱发老年人死亡的重要因素之一。但如果能第一时间发现老年人跌倒并且及时救护，这将大大减小跌倒事故对老年人伤害。因此针对如何及时监测到老年人跌倒行为的研究具有重大的社会价值。目前的检测流程大都是先通过不同手段采集人体运动特性，然后根据这些特性进行判断，其中数据采集方式主要有以下几种手段：(1)基于可穿戴设备。(2)基于外周传感设备。(3)基于视频图像。这三种方式中，可穿戴设备很容易被老年人忘记佩戴；外周设备最主要的问题是安装不便。当前摄像头已经非常普及，基于视频的方式是目前最为经济和有效的方式，但目前对于目标的检测，大多数还停留在传统的图像处理方式，比如利用三帧差法提取视频中的目标图像轮廓，这种方式很容易受到光照、背景等环境因素的影响，导致目标检测的精确度不高，但随着人工智能技术的发展这一难题得到了很好的解决，因此本文基于人工智能技术提出了一种新型的检测方式。
发明内容：
鉴于以上问题，本发明的目的在于提供一种老人跌倒行为的监控方法。其步骤为：
(1)将每帧图像输入神经网络系统，得到人体头部在图像中的坐标位置。
(2)计算连续25张图像中头部位置在图像上的运动特征，并形成特征向量。
(3)将特征向量输入SVM分类器中进行分类，判断是否有跌倒行为的发生。
更为具体的是：
(1)摄像头按照每秒25帧的频率采集图像，并将每一帧图像送入神经网络系统，检测人体头部在图像中的坐标位置，以x1，y1，x2，y2的格式输出，其中x1、y1为位置边界框左上角的坐标，x2、y2位位置边界框右下角坐标。头部目标中心点的坐标Cx＝x1+(x2-x1)/2，Cy＝y1+(y2-y1)/2。
(2)计算连续25张图像中头部位置在图像上的运动特征，并形成特征向量。首先根据公式
Figure BSA0000173311160000011
(其中Rd1-2为相对运动距离，D1-2为相邻两帧目标中心的像素距离，Area1为前一帧目标box的像素面积，Area2为后一帧目标box的像素面积)计算出下一帧图像中目标相对于当前帧的相对移动距离Rd1-2，然后根据公式V1-2＝Rd1-2/time(time为相邻两帧的间隔时间)计算出目标中心的移动速度，然后将其分解为X轴和Y轴方向。
(3)将特征向量输入SVM分类器中进行分类，判断是否有跌倒行为的发生。
具体实施方式
(1)采用海康摄像机(型号DS-2DC2204IW-DE3/W)采集视频，并将将每帧图像输入神经网络系统，得到人体头部在图像中的坐标位置。
(2)计算连续25张图像中头部位置在图像上的运动特征，并形成特征向量。
(3)将特征向量输入SVM分类器中进行分类，判断是否有跌倒行为的发生。
与其他专利相比本发明的优势在于使用深度神经网络检测目标物体，提高了系统的稳定性和实时性。

Claims (3)

1.一种基于人工智能识别跌倒行为的方法，其步骤为：
(1)将每帧图像输入神经网络系统，得到人体头部在图像中的坐标位置；
(2)计算连续25张图像中头部位置在图像上的运动特征，并形成特征向量；
(3)将特征向量输入SVM分类器中进行分类，判断是否有跌倒行为的发生。
2.根据权利要求1的方法，其步骤(1)中的神经网络结构如下表所示
表1网络结构
Figure FSA0000173311150000011
3.根据权利要求1的方法，其步骤(2)的特征向量获取过程为：先通过卷积神经网络检测头部目标，并获得box的中心坐标及其高度和宽度，然后根据后一帧图像数据计算出当前图像中头部在X轴与Y轴的速度大小。由于近距离物体比远距离物体在图像上呈现的区域更大，近距离物体微小的位置变化都会在图像上引起较大波动，为了消除不同距离对运动特性的影响，采用相对运动距离作为计算加速度和及其方向的基础，详情如下：
(1)
Figure FSA0000173311150000021
其中Rd1-2为相对运动距离，D1-2为相邻两帧目标中心的像素距离，Area1为前一帧目标box的像素面积，Area2为后一帧目标box的像素面积。
(2)V1-2＝Rd1-2/time其中V1-2为前一帧的速度标量，time为相邻两帧的间隔时间。
每帧图像提取出运动速度后将其分解为X轴和Y轴方向的分量，每帧图像可以获取2个特征，将一定数量连续的图像组成多维特征向量作为下一步分类算法的输入。
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