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独居老人云智能跌倒实时检测系统的开发 被引量:17
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作者 石栋 张克华 徐彪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第19期259-264,共6页
为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据... 为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助,设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术,实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据,通过支持向量机算法(SVM)对数据进行处理,输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台,同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验,其结果表明:跌倒判断的正确率为100%;并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动,同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制,远程实时有效监护独居老人。 展开更多
关键词 实时跌倒检测 支持向量机算法(SVM) 远程监护 云智能 物联网
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基于姿态估计的实时跌倒检测算法 被引量:9
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作者 于乃功 柏德国 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2761-2766,共6页
为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以... 为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果. 展开更多
关键词 跌倒实时检测 深度学习 人体姿态估计 单目相机 机器人 嵌入式
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基于AlphaPose优化模型的老人跌倒行为检测算法 被引量:21
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作者 马敬奇 雷欢 陈敏翼 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期294-301,共8页
针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题,提出了一种基于AlphaPose优化模型的老人异常行为检测算法。首先,对行人目标检测模型和姿态估计模型进行优化,以加快人体目标检测和姿态关节点推理;然后,通过优化的Alp... 针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题,提出了一种基于AlphaPose优化模型的老人异常行为检测算法。首先,对行人目标检测模型和姿态估计模型进行优化,以加快人体目标检测和姿态关节点推理;然后,通过优化的AlphaPose模型快速计算得到人体姿态关节点图像坐标数据;最后,计算人体跌倒瞬间头部关节点线速度与胯部关节线速度之间的关系,以及人体中垂线与图像X轴之间夹角的变化来判断跌倒现象的发生。将所提算法移植到JetsonNano嵌入式开发板上,并与当前主要的基于人体姿态的跌倒检测算法YOLOv3+Pose、YOLOv4+Pose、YOLOv5+Pose、trt_pose和NanoDet+Pose进行对比分析。实验结果表明,在所用嵌入式平台上,图像分辨率为320×240时,所提算法的检测帧率达到8.83 frame/s,准确率为0.913,均优于对比算法。该算法具有较高的实时性和准确率,能够及时检测老人跌倒行为的发生。 展开更多
关键词 实时跌倒检测 姿态估计 姿态关节点 嵌入式平台 目标检测 深度学习
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