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申请/专利权人：首都体育学院
摘要：本发明属于户外运动安全监控技术领域，具体为一种基于视觉的户外健身跑场景下跌倒行为识别和报警方法，包括步骤1：通过布设在户外公共健身步道上的单目摄像头采集人体RGB图像信息；步骤2：对图片进行人体检测，获取图片中每个人的检测框x，y，w，h，其中x，y表示检测框左上角点，w表示检测框的宽，h表示检测框的高；步骤3：对每个检测框进行人体姿态估计，获取每个人的24个骨骼关键点{x1，y1，...，x24，y24}，其结构合理，能够实现以户外健身跑道为应用场景，基于单目摄影头，建立跌倒模型数据库单目摄像头的视觉图像识别跑步者意外跌倒或意外倒地，并实施系统报警。
主权项：1.一种基于视觉的户外健身跑场景下跌倒行为识别和报警方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过布设在户外公共健身步道上的单目摄像头采集人体RGB图像信息；步骤2：对图片进行人体检测，获取图片中每个人的检测框x,y,w,h，其中x,y表示检测框左上角点，w表示检测框的宽，h表示检测框的高；步骤3：对每个检测框进行人体姿态估计，获取每个人的24个骨骼关键点{x1,y1,…,x24,y24}；步骤4：将每个人的24个骨骼关键点通过运动姿态编码模型进行姿态编码，形成128维浮点归一化特征向量；步骤5：选取各种倒地的姿态N，将这些姿态通过步骤1-3提取特征，并制作为倒地特征库Ff＝ff1,…,ffN。选取各种躺坐等与倒地比较相似的姿态M，将这些姿态通过步骤1-3提取特征，并制作为非倒地特征库Fn＝fn1,…,fnM；步骤6：从普通监控摄像头获取视频流，从视频流提取出每一帧图片，对每帧图片通过步骤1-3提取特征f，将该特征分别与倒地特征库、非倒地特征库中的特征进行比对，如果特征f与倒地特征库中特征比对分数最大值超过阈值τf,同时特征f与非倒地特征库中特征比对分数最大值低于阈值τn，则认为是倒地状态；步骤7：如果倒地状态维持了一段时间t，可设置t为5秒，则可判断有人倒地，可以向外报警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都体育学院 一种基于视觉的户外健身跑场景下跌倒行为识别和报警方法
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