The present disclosure provides a fall monitoring system and method based on video surveillance, in which the fall monitoring system based on video surveillance includes: a monitoring data acquisition device for collecting video image information of the target object and transmitting it to the monitoring data processing device; a monitoring data processing device, including a face location module, a fall detection module and a fall alarm module; This paper describes a face location module, which is used to locate and track the received video image by combining color and motion features. The fall detection module is used to locate the face position as the position of the head of the target object. According to the position of the head of the target object in two consecutive frames, the head descent speed of the target object is calculated and compared with the preset descent speed threshold. The fall alarm module is used to send alarm information to the mobile terminal of the related object of the target object when the target object falls.
【技术实现步骤摘要】
基于视频监控的摔倒监控系统及方法
本公开属于视频监控领域,尤其涉及一种基于视频监控的摔倒监控系统及方法。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。目前对人摔倒检测,尤其是老人进行了大量研究,研究方向主要分为三大类:(1)基于可穿戴设备对老人摔倒进行检测。这类系统大多采用三轴加速度和陀螺仪等传感器来采集老人摔倒时的数据,并对其进行分析,进而判断老人是否摔倒。但此类穿戴式设备可能会对老人的正常行动产生一定的影响,同时部分老人不愿意佩戴此类设备。(2)基于声音信号来检测老人摔倒。此类系统通过采集摔倒时产生的声音大小和声音频率来判断老人是否摔倒。此类系统容易受到外界其他声音的干扰并产生误判,且在家中布设声音采集设备投入较大,不适合系统的普及。(3)基于视频监控的摔倒检测系统。此类系统通常通过摄像设备采集图像信息,但是常用的方法是对图像中的老人计算其纵横比,当纵横比超过阈值时则认为老人摔倒,上述方法采用纵横比信息不能很好地区分老人蹲下和躺下等正常动作和摔倒动作,具有一定的局限性。
技术实现思路
根据本公开的一个或多个实施例,提供一种基于视频监控的摔倒监控系统及方法,其采用目标对象头部下降的速度来判断摔倒是否发生,可以有效将蹲下和躺下等多种干扰动作和摔倒动作区分。本公开的一种基于视频监控的摔倒监控系统,包括:监控数据采集装置,其用于采集目标对象的视频图像信息并传送至监控数据处理装置;监控数据处理装置,其包括人脸定位模块、摔倒检测模块和摔倒报警模块;所述人脸定位模块,用于联合颜色特征和运动特征对接收的视频图像进行人脸定位及跟踪;所述 ...
【技术保护点】
1.一种基于视频监控的摔倒监控系统,其特征在于,包括:监控数据采集装置,其用于采集目标对象的视频图像信息并传送至监控数据处理装置;监控数据处理装置,其包括人脸定位模块、摔倒检测模块和摔倒报警模块;所述人脸定位模块,用于联合颜色特征和运动特征对接收的视频图像进行人脸定位及跟踪;所述摔倒检测模块,用于将人脸位置作为目标对象头部所在的位置,根据连续两帧图像中目标对象头部的位置,计算出目标对象头部下降的速度,并与预设下降速度阈值比较来判断目标对象是否摔倒;所述摔倒报警模块,用于当判断目标对象摔倒时向目标对象关联对象的移动终端发送报警信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于视频监控的摔倒监控系统,其特征在于,包括:监控数据采集装置,其用于采集目标对象的视频图像信息并传送至监控数据处理装置;监控数据处理装置,其包括人脸定位模块、摔倒检测模块和摔倒报警模块;所述人脸定位模块,用于联合颜色特征和运动特征对接收的视频图像进行人脸定位及跟踪;所述摔倒检测模块,用于将人脸位置作为目标对象头部所在的位置,根据连续两帧图像中目标对象头部的位置,计算出目标对象头部下降的速度,并与预设下降速度阈值比较来判断目标对象是否摔倒;所述摔倒报警模块,用于当判断目标对象摔倒时向目标对象关联对象的移动终端发送报警信息。2.如权利要求1所述的一种基于视频监控的摔倒监控系统,其特征在于,在所述人脸定位模块中,对于初始帧图像,采用基于肤色特征的人脸检测方法来定位目标对象人脸的初始位置。3.如权利要求2所述的一种基于视频监控的摔倒监控系统,其特征在于,在所述人脸定位模块中,在基于肤色特征的人脸检测方法的基础上,还加入背景差分方法和高光区域消除的方法来避免室内与人脸肤色相近的其他物体以及高光区域的影响。4.如权利要求2所述的一种基于视频监控的摔倒监控系统,其特征在于,在所述人脸定位模块中,在初始帧图像之后,采用基于颜色和运动特征联合的Camshift优化的粒子滤波跟踪算法进行人脸的后续定位。5.如权利要求1所述的一种基于视频监控的摔倒监控系统,其特征在于,在所述摔倒检测模块中,当目标对象头部下降的速度大于或等于预设下降速度阈值,则判断目标对...
【专利技术属性】
技术研发人员:张瑾,陈张恒,杨阳,张硕,崔洪亮,
申请(专利权)人:吉林大学,
类型:发明
国别省市:吉林,22
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