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基于内距离形状上下文的跌倒检测方法
基于内距离形状上下文的跌倒检测方法
摘要：
随着人口老龄化的加剧，跌倒问题日益引起人们的关注。跌倒是老年人中十分常见的意外，严重的跌倒事故常常导致骨折等严重后果。因此，准确、及时地检测老年人的跌倒行为变得非常重要。本文提出了一种基于内距离形状上下文的跌倒检测方法，通过分析人体姿势的特征，识别跌倒的模式，从而进行跌倒的自动检测。
关键词：跌倒检测；内距离形状上下文；人体姿势；特征提取；模式识别
1.引言
随着全球人口老龄化程度的加剧，跌倒问题日益突出。老年人因为动作迟缓、平衡能力差等因素，容易发生跌倒，严重情况下可能导致骨折、头部受伤等严重后果。因此，如何准确地检测老年人的跌倒行为，及时采取救助措施，成为了当前亟需解决的问题。
2.相关工作
在过去的几十年中，许多研究者致力于跌倒检测的研究。其中包括基于传感器的方法，如使用加速度计、陀螺仪等传感器检测人体姿势的变化；基于图像处理的方法，如使用摄像头捕捉人体姿势并进行分析。
3.内距离形状上下文
本文提出了一种基于内距离形状上下文的跌倒检测方法。内距离是指表示形状间距离的一种方式，可以反映出形状的差异程度。形状上下文是指通过描述形状间相对位置关系来提取形状特征的一种方法。将内距离和形状上下文相结合，可以更准确地描述人体姿势的特征。
4.跌倒检测方法
本文的跌倒检测方法主要包括以下几个步骤：
4.1数据采集
使用摄像头捕捉跌倒行为的视频，并提取关键帧作为输入数据。
4.2人体姿势提取
对于每个关键帧，使用图像处理算法提取人体的姿势信息。首先，使用背景减除算法将人体从背景中分离出来。然后，采用人体关节点检测算法，如OpenPose，提取人体关节点的位置信息。
4.3特征提取
对于提取的人体姿势信息，使用内距离形状上下文算法提取特征。首先，将人体关节点的位置信息转化成形状描述子。然后，计算形状间的内距离，得到内距离矩阵。最后，通过形状上下文算法，提取形状特征。
4.4跌倒模式识别
将提取的特征输入到跌倒模式识别模型中，通过机器学习算法进行训练和预测。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、k近邻算法等。在训练阶段，使用已标记的跌倒和非跌倒样本进行训练。在预测阶段，根据模型的输出结果进行跌倒的判定。
5.实验结果与分析
本文对提出的跌倒检测方法进行了实验评估。采用了公开数据集进行实验，评估了方法的准确率、召回率等指标。实验结果表明，该方法在跌倒检测上具有较好的性能。
6.结论与展望
本文提出了一种基于内距离形状上下文的跌倒检测方法，通过分析人体姿势的特征，识别跌倒的模式，实现了跌倒的自动检测。实验结果表明，该方法在准确率和召回率等指标上具有良好的性能。但是，该方法仍然存在一些问题，如对于不同摄像头、环境光照等因素的适应性较差。在未来的研究中，可以进一步改进算法，提高方法的鲁棒性和准确性。
参考文献：
[1]SongA,ZhengR,LuoC.FallDetectionBasedonKinectSkeletonTracking[J].AdvancedMaterialsResearch,2015,1101(8):2471-2475.
[2]ZhangR,GongS,LiS.ADepth-BasedFallDetectionSystemUsingOutlierDetectionandMultipleFeaturesFusion[J].PloSone,2015,10(12):e0145056.
[3]ZhangL,EgiazarianK.Humanfalldetectioninsurveillancevideobasedoncombinedfeatures[J].MultimediaTools&Applications,2014,74(5):1747-1762.