基于人体骨骼识别的摔倒检测技术：解决老年人安全问题

"该文档是关于2021年易方达资产杯‘人工智能+’大学生创新技能挑战大赛的一个参赛作品报告，作品名称为‘基于人体骨骼关键点识别的摔倒检测技术’。作者团队名为一发密苏里，旨在解决老年人在独居时因意外摔倒而无法及时救助的问题。作品利用CMU的openpose人体姿态识别技术，结合深度学习，通过移动摄像头进行高帧率的人体姿态检测，当检测到摔倒事件时，系统会向紧急联系人发出警报。该作品注重提高反应速度、系统可靠性和用户体验，具有良好的应用前景，特别是在老龄化社会的智能家居和健康服务领域。" 这篇文档主要讨论了一个以人工智能技术为核心的创新项目，其设计背景源于中国日益严重的老龄化问题，特别是老年人在独居时可能遇到的安全隐患，如摔倒。目前市场上的家用智能监控设备虽然具备一定的功能，但在覆盖范围、实时响应和隐私保护方面存在局限。因此，该作品采用开源的人体姿态识别技术openpose，结合深度神经网络，对视频流进行实时处理，识别并追踪人体骨骼关键点，以此判断是否发生摔倒事件。 作品的核心功能包括： 1. 通过可移动摄像头接收图像输入，实现全方位监控。 2. 高帧率图像处理，确保及时捕捉到动态变化。 3. 使用深度学习模型解析人体姿态，识别关键骨骼点。 4. 通过时间段内骨骼数据重建模型，判断潜在的摔倒情况。 5. 当检测到摔倒状态超过预设阈值时，系统自动向紧急联系人发送警报。 作品的突出特点在于其速度、可靠性和舒适性： - 提升响应速度，优化系统延迟，确保即时检测。 - 嵌入式开发，集成到类似树莓派的硬件，保证监控的无死角和隐私保护。 - 减少误报，通过模糊数据重采样和时段数据分析，提高用户使用体验。 该作品的应用前景广阔，尤其是在老龄化社会，可以预见其能被整合到智能家居产品中，如扫地机器人，提供更全面的健康监护服务。随着智能家居理念的普及，此类技术有望成为未来居家健康服务的重要组成部分。