CN112907892A - 基于多视图的人体跌倒报警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于多视图的人体跌倒报警方法，包括步骤:S1：设置一基于多视图的人体跌倒报警系统；S2：根据摄像头获取的多视图图像构建一多视图位置联合估计模型；S3：采用多个所述摄像头同步拍摄所述监测区域，得到多视图人体监测视频；S4：利用所述多视图人体监测视频构建人体姿态模型；S5：获取人体头部关键点空间位置信息；S6：判断所述人体头部关键点空间位置的高度是否低于一预设阈值，如小于，所述数据处理终端进行报警，否则，返回步骤S3。本发明的一种基于多视图的人体跌倒报警方法，采用人工智能的方法通过多摄像头实时对人体进行多角度监测并识别判断人体姿态，实现对人体姿态的实时判断和跌倒情况的自动报警。

Description

基于多视图的人体跌倒报警方法
技术领域
本发明涉及基于深度学习的人体姿态检测和报警系统领域，尤其涉及一种基于多视图的人体跌倒报警方法。
背景技术
现有的技术中，老人跌倒报警系统主要分为三种。第一种是跌倒呼救装置，老人跌倒后，需要按下该装置，才能启动报警装备。第二种是穿戴式人体姿态监测装置，通过穿戴于人身上的传感器监测人体姿态，当发现人体跌倒时，会自动进行报警。第三种是基于视觉信息技术的跌倒姿势识别系统，该系统通过Kinect传感器与人体骨骼识别模块识别人体骨骼特征，采用KNN方法进行姿态分类，从而判断老人是否跌倒。
跌倒呼救装置需要老人手动按下按钮发出呼救信息，但跌倒后的老人往往无法主动按下按钮，导致该装置难以发挥作用；穿戴式人体姿态监测装置主要通过人体穿戴实现姿态监测，但这些装置中集成了大量的传感器，具有一定重量，将其佩戴于身体上，无疑是对人体的一种束缚，不利于老人的日常行动；基于视觉信息技术的跌倒姿势识别系统，需要使用Kinect传感器获取深度图像，使得设备的连接更加复杂，增加了监测成本。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种基于多视图的人体跌倒报警方法，采用人工智能的方法通过多摄像头实时对人体进行多角度监测并识别判断人体姿态，实现对人体姿态的实时判断和跌倒情况的自动报警。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于多视图的人体跌倒报警方法，包括步骤:
S1：设置一基于多视图的人体跌倒报警系统，所述基于多视图的人体跌倒报警系统包括一数据处理终端和连接所述数据处理终端的多个摄像头，所述摄像头设置于一监测区域旁且个所述摄像头的拍摄角度不同；
S2：根据所述摄像头获取的多视图图像构建一多视图位置联合估计模型；
S3：采用多个所述摄像头同步拍摄所述监测区域，得到多视图人体监测视频；
S4：利用所述多视图人体监测视频构建人体姿态模型；
S5：获取人体头部关键点空间位置信息；
S6：判断所述人体头部关键点空间位置的高度是否低于一预设阈值，如小于，所述数据处理终端进行报警，否则，返回步骤S3。
优选地，所述S2步骤进一步包括步骤：
S21：通过多摄像头对预设的一棋盘格进行同步拍摄，采用OpenCV中的grab算法同步打开多摄像头，并使用retrieve算法同步采集视频帧；
S22：从不同方位对所述棋盘格进行视频采集，并将同步拍摄的视频解析成视频帧，选取每个所述视频的若干所述视频帧，检测出所述视频帧中的特征点，并根据所述特征点得到所述摄像头加的内部参数；
S23：选取所述摄像头的一拍摄空间中的一个同名点和另外三个任意点，采用SolvePNP相机位姿估计方法得到所述摄像头的外部参数；
S24：采用最小二乘法确定所述拍摄空间中人体的位置信息，利用所述人体的位置信息、所述内部参数和所述外部参数建立所述多视图位置联合估计模型。
优选地，所述人体姿态模型用于以KeypointRCNN_ResNet50_fpn网络为主干特征网络提取所述多视图人体监测视频中人体的17个人体关键点信息，所述人体关键点信息包括人体头部关键点像素坐标。
优选地，所述S5步骤中，根据所述人体头部关键点像素坐标利用多视图位置联合估计模型并采用最小二乘法确定人体头部关键点在真实空间中的位置信息，获得所述人体头部关键点空间位置信息。
本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：
综合利用多视图同步监测和人体姿态检测方法，不仅可以避免人体被遮挡而产生的误报问题，而且能够实现人体姿态的实时监测，达到跌倒自动报警的目的，降低了老人跌倒报警系统部署的复杂性，提高了跌倒状态判定的准确性和自动化程度，有利于系统的实际使用。
附图说明
图1为本发明实施例的基于多视图的人体跌倒报警方法的流程图；
图2为本发明实施例的基于多视图的人体跌倒报警系统的结构示意图。
具体实施方式
下面根据附图1和图2，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述，使能更好地理解本发明的功能、特点。
请参阅图1和图2，本发明实施例的一种基于多视图的人体跌倒报警方法，包括步骤:
S1：设置一基于多视图的人体跌倒报警系统，基于多视图的人体跌倒报警系统包括一数据处理终端1和连接数据处理终端1的多个摄像头2，摄像头2设置于一监测区域旁且个摄像头2的拍摄角度不同；
可在生活空间安装多个摄像头2，使其能全方位覆盖整个生活区域，并且至少有两个摄像头2能够同时检测到人体姿态；
S2：根据摄像头2获取的多视图图像构建一多视图位置联合估计模型；
S2步骤进一步包括步骤：
S21：通过多摄像头2对预设的一棋盘格进行同步拍摄，采用OpenCV中的grab算法同步打开多摄像头2，并使用retrieve算法同步采集视频帧；
S22：从不同方位对棋盘格进行视频采集，并将同步拍摄的视频解析成视频帧，选取每个视频的若干视频帧，检测出视频帧中的特征点，并根据特征点得到摄像头2加的内部参数；
S23：选取摄像头2的一拍摄空间中的一个同名点和另外三个任意点，采用SolvePNP相机位姿估计方法得到摄像头2的外部参数；
S24：采用最小二乘法确定拍摄空间中人体的位置信息，利用人体的位置信息、内部参数和外部参数建立多视图位置联合估计模型。
S3：采用多个摄像头2同步拍摄监测区域，得到多视图人体监测视频；
S4：利用多视图人体监测视频构建人体姿态模型；
人体姿态模型用于以KeypointRCNN_ResNet50_fpn网络为主干特征网络提取多视图人体监测视频中人体的17个人体关键点信息，人体关键点信息包括人体头部关键点像素坐标。
S5：获取人体头部关键点空间位置信息；
S5步骤中，根据人体头部关键点像素坐标利用多视图位置联合估计模型并采用最小二乘法确定人体头部关键点在真实空间中的位置信息，获得人体头部关键点空间位置信息。
S6：判断人体头部关键点空间位置的高度是否低于一预设阈值，如小于，数据处理终端1进行报警，否则，返回步骤S3。
本发明实施例的一种基于多视图的人体跌倒报警方法，采用多个摄像头2获取多视图图像，并通过基于深度学习的人体姿态检测模型检测人体姿态，发现跌倒状态，实现自动报警。具体以下特点：
1、采用多个摄像头2同时监测老人生活环境，获取多视图图像，便于解决人体监测过程中身体被遮挡的问题，从而提高监测的准确性，防止误报情况的发生。
2、通过基于深度学习的人体姿态检测模型，从多角度实时检测人体关键点，实现对人体姿态的实时判断，该方法无需佩戴任何姿态监测装置，减少了对人体的束缚。
3、综合利用多视图位置联合估计模型和人体姿态检测模型，判断人体在空间中的位置以及人体是否处于跌倒状态，一旦出现跌倒，启动自动报警装置。
传统的老人跌倒报警装置只有手动触发功能，老人跌倒后需要主动按下报警装置，才能传达报警信息。而本专利采用的终端报警系统可实现自动报警功能，即当终端系统发现老人头部关键点低于设定的阈值时，会自动进行报警。
穿戴式人体姿态检测装置主要通过穿戴式传感器对老人姿态进行检测，而本专利无需穿戴任何传感器装置就可实现老人姿态的检测和识别。这种人体姿态的自动检测和识别是通过基于深度学习的人体关键点检测算法所获得，该方法可检测到包含老人头部关键点在内的17个人体关键点，当头部关键点空间位置低于设定阈值时，即可判定老人已跌倒。
基于视觉信息技术的跌倒姿势识别系统主要采用多目图像和深度图像的融合提取骨骼特征，并通过分类算法判断人体姿态，而本专利不需要获取深度图像，也不把人体姿态识别看作是姿态分类问题。通过布置于老人居住环境的多个摄像头2可以获取多视图图像，融合多视图位置估计和基于深度学习的人体姿态检测算法，可以得到实时人体姿态信息。整个系统设备连接简单，实时性强。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于多视图的人体跌倒报警方法，包括步骤:
S1：设置一基于多视图的人体跌倒报警系统，所述基于多视图的人体跌倒报警系统包括一数据处理终端和连接所述数据处理终端的多个摄像头，所述摄像头设置于一监测区域旁且个所述摄像头的拍摄角度不同；
S2：根据所述摄像头获取的多视图图像构建一多视图位置联合估计模型；
S3：采用多个所述摄像头同步拍摄所述监测区域，得到多视图人体监测视频；
S4：利用所述多视图人体监测视频构建人体姿态模型；
S5：获取人体头部关键点空间位置信息；
S6：判断所述人体头部关键点空间位置的高度是否低于一预设阈值，如小于，所述数据处理终端进行报警，否则，返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的基于多视图的人体跌倒报警方法，其特征在于，所述S2步骤进一步包括步骤：
S21：通过多摄像头对预设的一棋盘格进行同步拍摄，采用OpenCV中的grab算法同步打开多摄像头，并使用retrieve算法同步采集视频帧；
S22：从不同方位对所述棋盘格进行视频采集，并将同步拍摄的视频解析成视频帧，选取每个所述视频的若干所述视频帧，检测出所述视频帧中的特征点，并根据所述特征点得到所述摄像头加的内部参数；
S23：选取所述摄像头的一拍摄空间中的一个同名点和另外三个任意点，采用SolvePNP相机位姿估计方法得到所述摄像头的外部参数；
S24：采用最小二乘法确定所述拍摄空间中人体的位置信息，利用所述人体的位置信息、所述内部参数和所述外部参数建立所述多视图位置联合估计模型。
3.根据权利要求1所述的基于多视图的人体跌倒报警方法，其特征在于，所述人体姿态模型用于以KeypointRCNN_ResNet50_fpn网络为主干特征网络提取所述多视图人体监测视频中人体的17个人体关键点信息，所述人体关键点信息包括人体头部关键点像素坐标。
4.根据权利要求3所述的基于多视图的人体跌倒报警方法，其特征在于，所述S5步骤中，根据所述人体头部关键点像素坐标利用多视图位置联合估计模型并采用最小二乘法确定人体头部关键点在真实空间中的位置信息，获得所述人体头部关键点空间位置信息。
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