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题名基于红外图像和逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法
被引量：2
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作者
陈涵
余磊
彭泗田
聂宏
欧巧凤
熊邦书
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机构
南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室
北爱荷华大学技术系
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2021年第10期968-978,共11页
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基金
国家自然科学基金(62162044)
江西省自然科学基金(20202BAB202016)
南昌航空大学研究生创新专项基金(YC2019030)。
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文摘
研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因,缩短跌倒到救治的时间能降低跌倒造成的伤害。为此,室内老年人跌倒检测需求逐年增加。红外传感器具有受光照影响小,保护隐私等优点,越来越广泛地应用于室内人体跌倒检测中。然而,由于红外图像存在分辨率低、信噪比差等缺陷,导致传统方法的检测精度较低。针对这个问题,本文提出一种基于逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法。首先,通过人体温度计算出人体与传感器之间的距离;其次,结合图像信息,逆推出人体在真实世界的高度;最后,对获取的人体真实高度数据进行平滑处理,并根据其变化情况进行跌倒检测。实验结果表明,本文所提方法的检测准确率达到98.57%,优于传统非逆向投影方法,其性能完全可以应用于实际检测中。
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关键词
人体跌倒检测
逆向投影算法
红外图像
人体定位
特征平滑
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Keywords
human fall detection
back projection algorithm
infrared image
human localization
feature smoothing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名人体姿势状态判决的跌倒检测方法
被引量：19
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作者
沈秉乾
武志勇
贺前华
李磊
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机构
华南理工大学电子与信息学院
东莞职业技术学院教育技术中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期223-227,264,共6页
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基金
广东省东莞市高校基金资助项目(201110815600150)
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文摘
提出了一种基于视频人体运动状态判决的的跌倒检测方法,该方法由运动目标检测、目标运动跟踪和目标运动行为识别三部分组成。在运动目标检测方面采用两次目标框选策略提高目标检测精度;利用目标运动轨迹的连续性,具体为利用上一帧运动物体的中心坐标信息来降低目标跟踪的计算复杂度。采用两级支持向量机(SVM)决策的方法实现目标运动行为的识别:第一级SVM分类器利用高宽比等运动物体特征将人体的直立姿态与非直立姿态进行区分;第二级SVM分类器利用Zernike矩特征等特征将人体的跌倒状态从非直立状态中区分出来。初步实验测试表明所提出的跌倒检测算法的性能与光照条件、跌倒方式、摄像头的架设方式均有密切关系,平均正确检测率为88.7%。
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关键词
人体跌倒检测
智能监控
姿势状态
目标定位
支持向量机两级分类器
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Keywords
human body falling detection
intelligent monitoring
posture judgment
object location
two-level SupportVector Machine （SVM） classifier
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于图像识别技术的不安全行为识别
被引量：22
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作者
赵江平
王垚
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机构
西安建筑科技大学资源工程学院
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出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第1期158-165,共8页
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文摘
为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。
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关键词
有限空间作业
不安全行为
图像识别技术
人体跌倒行为检测
帧间差分法
特征提取
支持向量机(SVM)
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Keywords
confined space operation
unsafe behavior
image recognition technology
human fall behavior detection
interframe difference method
feature extraction
Support Vector Machine(SVM)
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分类号
X924
[环境科学与工程—安全科学]
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