基于Kinect的摔倒行为研究

• 作者: 杨张振
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Kinect 深度图像 骨骼图像 摔倒 向量
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 2959字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.04.038

摘要

针对传统视频检测技术识别效率低和实时性差的问题,提出基于Kinect体感设备对人体摔倒行为进行判断识别.其中人体位于Kinect的检测范围之内,通过对Kinect设备获取到的深度图像进行处理,得到人体骨骼图像及人体关节点的位置信息;利用Kinect骨骼追踪技术,参考人体左肩、右肩2个骨骼点,以两肩中心点为目标,实时计算两肩中心关节点的空间位置、相对位置等参数,计算出不同帧之间两肩中心点位置之间的位移变化,并结合该位移向量与O - X,Y,Z坐标体系中的Y轴方向夹角,以二者相结合为条件来判断人体是否出现摔倒事件.经过实验验证,在室内环境中,该方法能够实现人体摔倒的自动实时检测,并且利用深度信息和骨骼信息对摔倒行为进行检测判断,能够有效地保护监测环境内当事人的个人隐私.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨张振	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	1	1.0	1.0