公开(公告)号：CN115482495A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202211266851.1

申请日：2022-10-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王竞禹 ,  张晖 ,  钟琳灏 ,  颜玉松 ,  倪艺洋 ,  夏文超

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/50

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的人体跌倒检测方法，所述方法通过跌倒运动矢量建模来检测监控视频中的人体跌倒事件，使用光流直方图和运动边界直方图来描述监控视频中的时空特征，这些特征用于训练高斯混合模型以获得跌倒运动混合模型。通过连接跌倒运动混合模型中混合的平均适应获得高维向量，对其进行因子分析以获得低维的跌倒运动向量，该向量仅保留了与检测跌倒事件相关的重要属性。本发明利用跌倒运动混合模型学习视频中的跌倒运动属性，减少了视角与照明因素的影响，降低了欺骗性事件的误识别率，达到良好的人体跌倒检测识别效果。