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人体姿势状态判决的跌倒检测方法
被引量：
19
1
作者
沈秉乾
武志勇
+1 位作者
贺前华
李磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期223-227,264,共6页
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...
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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职称材料
题名
人体姿势状态判决的跌倒检测方法
被引量：
19
1
作者
沈秉乾
武志勇
贺前华
李磊
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
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期223-227,264,共6页
基金
广东省东莞市高校基金资助项目(201110815600150)
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%。
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
Keywords
human body falling detection
intelligent monitoring
posture judgment
object location
two-level SupportVector Machine （SVM） classifier
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人体姿势状态判决的跌倒检测方法
沈秉乾
武志勇
贺前华
李磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
19
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