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基于Kinect骨架追踪的人体摔倒自动检测
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:X910[环境科学与工程—安全科学]
  • 作者机构:[1]南通大学机械工程学院,江苏南通226019
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61170171),南通市应用研究计划项目(BK2013018)
中文摘要:

为准确、迅捷地检测到独居老年人意外摔倒事件,最大程度降低因摔倒而造成的老年人意外死亡和伤害风险,利用Kinect检测设备和骨架追踪技术,选取人体头、左肩、右肩、左髋、右髋、两髋中心6个骨架点,实时计算这6个骨架点的空间位置、相对位置、运动速度和停留时间等参数,用以判定人体摔倒事件,并能较准确地辨别坐下、蹲下和捡拾物品等非摔倒动作,降低误判率.实验结果表明:采用该检测方法能实现人体摔倒的自动实时检测,人体摔倒的误判率为7%;采用骨架追踪技术,监控过程中可以保护老年用户隐私;检测系统不依赖可见光,可进行24h实时检测,为意外摔倒老人的及时安全救助提供了保障.

英文摘要:

In order to accurately and quickly detect accidental falls of the elderly who live alone, and to minimize the risk of accidental deaths and injuries caused by accidental falls, the six human skeleton joints, in- cluding head, left shoulder, right shoulder, left hip, right hip and hip center, were chosen using the human skeleton tracking algorithm based on Kinect sensor. By real-time compution of the spatial location, relative position, kinematic velocity and static time of the six joint points, the occurrence of human falls could be determined. Meanwhile, the movements like sitting, squatting, retrieving and other non-fall movements could be accurately discriminated. As a result, the misjudgment ratio was reduced. The experiment results showed that the automatic detection of human fall was realized, and the misjudgment rate of human fall was reduced to 7%. By using the skeleton tracking technology, the privacy of the elderly could be protected in the monitoring process. The detection system did not depend on visible light and could make real time detection at 24 hours. These advantages provide a guarantee for timely security assistance for the elderly who suffer from accidental falls.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903