一种检测人体跌倒的方法及系统.pdf
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一种检测人体跌倒的方法及系统.pdf
本发明涉及超声波技术领域,特别涉及一种基于超声波传感的检测人体跌倒的方法及系统。所述方法包括:采用超声多普勒技术检测室内的人体是否加速向下运动;若检测到室内的人体是加速向下运动,则在第一预设时间内检测振动信号是否触发;若检测到有触发振动信号,则判断人体已跌倒。对室内的人体活动进行检测,通过检测人体是否加速向下运动以及检测是否触发振动信号,用来判断人体是否跌倒,旨在解决现有的跌倒传感器,需要让让老人随身佩戴,但是老人经常忘记佩戴,以及在室内老人经常脱掉跌倒传感器,以至跌倒传感器难以发挥作用,导致不能判断室内
基于Kinect实现室内人体跌倒检测的系统及方法.pdf
本发明涉及一种基于Kinect实现室内人体跌倒检测的系统及方法,其中包括图像采集模块;图像分割模块;第一跌倒检测模块,用以基于人体倾斜角度和轮廓变化趋势进行跌倒检测判断;第二跌倒检测模块,用以基于人体运动叠加图分析进行跌倒检测判断;第三跌倒检测模块,用以基于传感器坐标系下人体运动方向和速度进行跌倒检测判断;综合跌倒检测模块,用以根据所述的第一、第二和第三跌倒检测模块进行人体是否跌倒的综合判断并输出判断结果。采用该种结构的基于Kinect实现室内人体跌倒检测的系统及方法,基于Kinect传感器采集的图像进行
一种基于人体姿势状态判决的跌倒检测方法.pdf
本发明公开了一种基于人体姿势状态判决的跌倒检测方法,通过对二值化处理后的图像提取目标区域,对目标区域提取物体Zernike矩特征、高度、宽度、宽高比、目标区域面积、目标区域周长、轮廓面积、轮廓周长、帧差最大行列特征变量、运动物体高度特征变量。将提取出来的这些变量分别送入两个离线训练好的分类器对被监控者的运动情况作出判断,最终判定被监控者的真实运动状况。本发明完全运用图像处理技术,能够准确有效地区分行走、下蹲和跌倒的姿势状态,并可满足在较低性能的硬件平台上实现实时处理的要求。
一种基于机器视觉的人体跌倒检测方法.pdf
本发明提出一种基于机器视觉的人体跌倒检测方法,该方法基于以下条件:所有的检测对象都是人,而且在室内环境;所有人的活动范围能够用深度摄像机捕捉到人体;具体包括以下步骤:(1)利用深度摄像机进行图像采集;(2)通过新得到的图像减去背景提取出图像中的前景;(3)利用二值图像轮廓提取算法获得前景轮廓;(4)对前景轮廓与不同尺度的高斯函数进行卷积计算,将轮廓图像映射到曲率尺度空间形成曲率尺度空间CSS图像,提取CSS图的峰值点,不同尺度下的峰值点便构成了基于曲率尺度特征的视频词包;(5)用得到的视频词包训练极限学习
一种多普勒毫米波雷达检测人体跌倒的方法、装置和雷达系统.pdf
本发明提供一种基于多普勒毫米波雷达的跌倒监测方法,该方法包括通过多普勒毫米波雷达采集在被监护对象活动空间的反射信号;根据该反射信号,提取被监护对象在活动空间的高度位移变化和时间变化以获得位移d和时间间隔Δt;判断位移d是否介于第一位移门限Thd1和第二位移门限Thd2之间;若是Thd1≤d≤Thd2,则判断时间间隔Δt是否小于等于时间门限Tht;若Δt≤Tht,则判断人体跌倒。本发明的方法可以在不加其他辅助设备的情况下,仅采用一发一收雷达即可降低电路设计的复杂度,节省成本提高检测准确度。