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申请/专利权人：宁波星巡智能科技有限公司

摘要：本发明涉及人体跌倒检测技术领域，解决了现有技术中无法在遮挡条件下对人体跌倒事件进行准确检测的问题，提供了一种遮挡条件下的人体跌倒检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取针对目标对象的监控场景下的实时视频数据，将实时视频数据分解为多帧实时图像；对所述实时图像进行预处理，确定目标对象的人形位置信息和初始深度图像；依据所述初始深度图像和所述人形位置信息，确定与目标对象实时运动姿态相关的目标像素点位置信息；依据所述目标像素点位置信息，对目标对象进行跌倒检测，当检测到目标对象发生跌倒时，发出安全提醒。本发明提高了遮挡条件下人体跌倒事件检测的准确度，确保及时响应和援助，保证了被监护对象的安全。

主权项：1.一种遮挡条件下的人体跌倒检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对目标对象的日常监控场景下的实时视频数据，将所述实时视频数据分解为多帧实时图像；对所述实时图像进行预处理，确定目标对象的人形位置信息和初始深度图像；依据所述初始深度图像和所述人形位置信息，确定与目标对象实时运动姿态相关的目标像素点位置信息；依据所述目标像素点位置信息，对目标对象进行跌倒检测，当检测到目标对象发生跌倒时，发出安全提醒；所述依据所述初始深度图像和所述人形位置信息，确定与目标对象实时运动姿态相关的目标像素点位置信息包括：依据所述人形位置信息，对初始深度图像进行分割，获取目标对象对应的人体深度图像；依据所述人形位置信息，对人体深度图像中各像素点进行筛选，确定所述目标像素点位置信息；所述依据所述人形位置信息，对人体深度图像中各像素点进行筛选，确定所述目标像素点位置信息包括：依据人形位置信息中的人形框高度，确定第一筛选参数；依据人形位置信息中的人形框宽度，确定第二筛选参数；依据所述第一筛选参数和所述第二筛选参数，在人体深度图像中进行像素点筛选，确定所述目标像素点位置信息；所述对所述实时图像进行预处理，确定目标对象的人形位置信息和初始深度图像包括：将所述实时图像输入预训练的深度计算模型中，确定所述初始深度图像；将所述实时图像输入预训练的目标检测模型中，确定目标对象检测结果；当所述目标对象检测结果为检测到所述目标对象时，获取所述人形位置信息；所述依据所述目标像素点位置信息，对目标对象进行跌倒检测，当检测到目标对象发生跌倒时，发出安全提醒包括：依据人体深度图像中各像素点的第一位置信息和预设的相机内参矩阵，确定人体深度图像中各像素点的三维空间位置信息；依据所述目标像素点信息和所述三维空间位置信息，确定参照点三维空间位置信息和非参照点三维空间位置信息；对所述参照点三维空间位置信息和非参照点三维空间位置信息进行计算，确定非参照点相对于参照点运动的角速度；依据所述角速度，对目标对象进行跌倒检测，当检测到目标对象发生跌倒时，发出安全提醒；所述对所述参照点三维空间位置信息和非参照点三维空间位置信息进行计算，确定非参照点相对于参照点运动的角速度包括：依据所述参照点三维空间位置信息和非参照点三维空间位置信息，确定非参照点相对于参照点的位移向量；依据所述位移向量和预设的垂直方向向量，确定位移向量与垂直向量之间的夹角；依据各帧图像对应的所述夹角和各帧图像之间的时间间隔，确定所述角速度；所述依据所述角速度，对目标对象进行跌倒检测，当检测到目标对象发生跌倒时，发出安全提醒包括：对多个非参照点对应的角速度进行计算，输出各角速度之间的比例关系；依据所述比例关系和各非参照点对应的位移向量，若各角速度之间呈现正比关系且各位移向量对应的角速度符合跌倒条件，则认为目标对象发生跌倒时，发出安全提醒。

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