基于Kinect骨骼追踪的智能跌倒检测算法

本文主要探讨了"基于Kinect骨骼跟踪的跌倒检测"这一课题，由钱鹰和张文静两位作者针对中国日益增长的老龄化社会背景进行深入研究。随着我国老年人口比例的上升，特别是独居老人的增多，跌倒问题对他们的健康构成严重威胁。传统的图像识别方法在面对光照不足、遮挡等环境因素时，识别精度会受到影响，这促使研究人员寻求更有效的解决方案。 Kinect体感设备在此研究中发挥了关键作用。它能够提供高分辨率的深度图像，这些图像包含了人体高度的变化序列，同时结合了骨骼追踪技术获取的人体关节位置信息。通过集成这两项技术，作者们设计了一套自动检测异常行为的算法，旨在精确地识别出可能的跌倒事件，并及时发出警报。这套系统的优势在于能够克服环境干扰，提高跌倒检测的可靠性。 实验结果显示，所构建的跌倒检测模型表现出较高的检测率，证明了该方法的有效性和实用性。关键词包括计算机应用、独居老人、Kinect、深度图像、骨骼追踪技术和跌倒检测，这些都是论文的核心研究领域。这项工作对于改善老年人的生活安全，特别是在缺乏日常照护的独居老人群体中，具有重要的实际意义。 本文通过对Kinect技术的应用，实现了对跌倒行为的自动识别与预警，为解决老年人跌倒问题提供了创新的科技手段，为未来智能健康监测系统的发展开辟了新的路径。