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结合深度测量的人体跌倒检测方法、装置、设备及介质 

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申请/专利权人:武汉星巡智能科技有限公司

摘要:本发明涉及视频监控技术领域,解决了现有技术中跌倒误判概率高和跌倒检测成本高的问题,提供了一种结合深度测量的人体跌倒检测方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取视频监控场景下的多帧实时图像;若当前监控场景下未识别到人体目标且当前监控视角未转动,则对所述实时图像进行图像分割,得出地面区域位置信息;对人体区域位置信息和所述地面区域位置信息进行深度分析,获取多帧时序图像对应的地面区域平均深度序列和人体区域平均深度序列;对所述人体区域平均深度序列和地面区域平均深度序列进行深度差计算,依据深度差序列,对人体跌倒进行检测。本发明在降低跌倒误判概率的同时,显著降低了人体跌倒检测的成本。

主权项:1.一种结合深度测量的人体跌倒检测方法,其特征在于,所述方法包括:S1:获取视频监控场景下的实时视频流,将所述实时视频流分解为多帧实时图像;S2:若当前监控场景下未识别到人体目标且当前监控视角未转动,则对所述实时图像进行图像分割,得出地面区域位置信息;S3:将各所述实时图像输入预训练的人体检测模型中,输出人体区域位置信息;S4:对所述人体区域位置信息和所述地面区域位置信息进行深度分析,获取多帧时序图像对应的地面区域平均深度序列和人体区域平均深度序列;S5:对所述人体区域平均深度序列和地面区域平均深度序列进行深度差计算,依据深度差序列,对人体跌倒进行检测;所述S4包括:S41:获取视频监控场景下具有深度标签的训练图像,将所述训练图像输入深度学习网络,得出训练模型;S42:将所述实时图像输入所述训练模型进行前向传播,得到实时图像中所有像素点对应的深度值;S43:依据所述人体区域位置信息和所述地面区域位置信息,结合实时图像中所有像素点对应的深度值,获取多帧时序图像对应的人体区域深度值序列和地面区域深度值序列;S44:依据所述人体区域深度值序列和地面区域深度值序列,得出所述地面区域平均深度序列和人体区域平均深度序列;所述S43包括:S431:依据所述人体区域位置信息,将人体区域内的像素点对应的深度值输出至所述人体区域深度值序列;S432:依据所述地面区域位置信息,将地面区域内的像素点对应的深度值输出至所述地面区域深度值序列;所述S44包括:S441:依据所述人体区域位置信息和所述地面区域位置信息,获取在人体区域内的第一像素点序列和在地面区域内的第二像素点序列;S442:依据所述第一像素点序列和所述第二像素点序列,得出第一滑动窗口和第二滑动窗口;S443:依据所述第一滑动窗口和第二滑动窗口,得出第一滤波深度值序列和第二滤波深度值序列;S444:依据所述第一滤波深度值序列和第二滤波深度值序列,对所述人体区域深度值序列和地面区域深度值序列进行滑窗处理,得出地面区域平均深度和人体区域平均深度。

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