文档名：基于骨架特征的人体跌倒检测
摘要：针对现有基于人体骨架跌倒检测设备要求高的问题,提出了一种基于轻量级OpenPose生成骨架特征的跌倒检测方法.首先,基于轻量级OpenPose网络检测人体关键点,利用人体部分关键点生成边界框,并对关键点坐标进行标准化处理,将边界框的纵横比和标准化后的关键点坐标作为表示人体姿态的特征向量.最后,将人体姿态特征向量作为多层感知机(MLP)的输入,判断人体是否发生跌倒.实验结果表明,基于单目相机采集图片构造的自定义跌倒数据集,网络可以实现98.64%的跌倒检测准确率,并且在CoreTMi5-9300HCPU上达到20fps的检测速度.
Abstract：Aimingatthehighrequirementsofexistingfalldetectionequipmentbasedonhumanskeleton,afalldetectionmethodbasedonlightweightOpenPosegeneratingskeletonfeaturesisproposed.Firstly,thekeypointsofthehumanbodyaredetectedbasedonthelightweightOpenPosenetwork.Thepartialkeypointsofthehumanareusedtogeneratetheboundingbox,andthecoordinatesofthekeypointsarenormalizedprocessing.Theaspectratiooftheboundingboxandthestandardizedkeypointscoordinatesasfeaturevectorsrepresentinghumanpose.Finally,thehumanbodyposefeaturevectorisusedastheinputofthemultilayerperceptron(MLP)todeterminewhetherthehumanbodyfallsornot.Theexperimentalresultsshowthatthenetworkcanachievefalldetectionaccuracyrateof98.64%basedonthecustomedfalldatasetconstructedbytheimagescollectedbythemonocularcameraandcanachieveadetectionspeedof20fpsontheCoreTMi5-9300HCPU.
作者：汤发源 赵永兴 刘晓亮 赵欣 王京华 Author：TANGFayuan ZHAOYongxing LIUXiaoliang ZHAOXin WANGJinghua
作者单位：长春理工大学机电工程学院,吉林长春130022吉林大学第一医院血液科,吉林长春130021吉林大学第一医院小儿呼吸科,吉林长春130021
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(3)
分类号：TP391.4TP212
关键词：关键点 边界框 特征向量 多层感知机 跌倒检测
Keywords：keypoints boundingbox featurevector multilayerperceptron(MLP) falldetection
机标分类号：TP391.41TP274TP181
在线出版日期：2024年3月29日
基金项目：教育部高等学校学科创新引智计划，吉林大学白求恩第一医院成果转化基金资助项目基于骨架特征的人体跌倒检测[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(3)汤发源 赵永兴 刘晓亮 赵欣 王京华针对现有基于人体骨架跌倒检测设备要求高的问题,提出了一种基于轻量级OpenPose生成骨架特征的跌倒检测方法.首先,基于轻量级OpenPose网络检测人体关键点,利用人体部分关键点生成边界框,并对关键点坐标进行标准化处理,将...参考文献和引证文献
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