基于深度相机的老年跌倒监护系统

• 作者: 刘联琦 库洪安 申代友 皮红英 袁克虹
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 深度相机 卷积神经网络 家庭监护 跌倒判断
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 医学信号处理与医学仪器
• 页码范围: 223-228
• 页数: 6页
• 分类号: R318.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2019.02.019

摘要

为缓解社会老龄化压力和解决子女照顾老人的精力不足等问题,设计一种基于深度相机的高准确性和低误报性的人体跌倒检测系统.该系统使用RGB相机和红外IR相机获取标定后的老人所在环境的3D图像,并利用深度卷积神经网络提取人体的多个关节点位置,最后基于多个连续帧之间人体关节点的运动变化特征和3D场景特征相结合的方法综合判定老人是否发生跌倒行为.测试实验结果表明该系统能有效地检测到人体的跌倒行为,具有十分优良的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁克虹	清华大学深圳研究生院生物医学工程中心	19	144	6.0	11.0
2	刘联琦		4	12	2.0	3.0
3	申代友	清华大学深圳研究生院生物医学工程中心	1	1	1.0	1.0