基于Kinect V2的跌倒行为检测与分析

摘要：

为了尽可能地降低老年人因跌倒而造成的伤亡,利用Kinect V2体感设备对老年人跌倒行为进行检测与识别,通过对Kinect摄像头获取的RGB-D图进行处理,得到人体骨骼图像和位置信息.利用骨架跟踪技术,选取人体中心点、两髋中心、右脚掌等骨骼点,实时计算人体中心点的空间位置、运动速度,以及两髋中心点的位置关系、离地面高度等参数.文中重点分析了跌倒时速度阈值和高度阈值.经过大量实验验证,在室内环境下,文中算法实时性高,能克服传统视频检测技术检测率低和实时性差的问题,在检测过程中能有效地保护老年人的隐私,不间断地实时检测,为老人意外跌倒提供安全保障.

关键词：KinectV2、RGB-D、骨骼图像、阈值分析、意外跌倒、实时检测

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.23-34

资助基金：国家自然科学基金61163002;宁夏自然科学基金NZ16086;国家民委中青年英才培养计划2016GQR10;宁夏高等学校科学研究项目NGY2016167;北方民族大学重点科研2015KJ03;北方民族大学研究生创新项目YCX18070

在线出版日期：2019-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：142-145