基于人体行为模型的高精度跌倒检测技术

"基于人体行为模型的跌倒行为检测方法" 本文主要探讨了一种创新的跌倒检测方法，尤其适用于智慧社区中的老年人防跌倒场景。随着移动互联网的普及，智慧养老已经成为关注焦点，其中，及时有效地检测老年人的跌倒行为至关重要。现有的跌倒检测系统存在未能及时报警的问题，导致无法快速实施救援，可能引发严重的安全问题。 该方法的核心在于利用人体行为模型进行跌倒检测。首先，通过人体建模工具Poser创建精确的人体模型，该模型能够模拟人体的各种运动状态。在运动过程中，通过对人体各关节点的位置进行扫描，将二维坐标映射到三维空间，这一过程涉及坐标映射技术。接着，运用位置预测算法对映射后的三维坐标进行分析，预测各个关节点在运动过程中的未来位置。这些预测的关节点包括子关节和父关节，它们分别代表人体的不同部位。 在预测阶段，子关节的运动状态被预测并聚合到父关节的三维空间坐标轴中，以预测整个父关节的运动状态。当子关节和父关节的预测结果显示同时处于跌倒状态时，系统判断人体可能已经跌倒。这种方法的优势在于，由于运动模型的真实性和准确性，它能提供可靠的关键点数据变化，从而确保检测的精确性。 经过大量实验验证，该跌倒检测方法表现出了极高的实时性和准确性，检测准确率高达99%。这证明了该方法在跌倒检测中的有效性，为实际应用提供了坚实的基础。因此，该研究为居家养老环境下的安全监控提供了一种高效且可靠的解决方案，有助于及时发现并应对老年人的跌倒事件，降低因跌倒导致的严重伤害风险。 关键词：人体运动数学模型、位置预测算法、坐标映射、全局坐标系跌倒检测。