摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备，其中，方法包括：以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；对监控图像进行分割处理，得到监控图像中的人形图像；将人形图像输入至经训练得到的姿态识别模块中，得到姿态识别结果；以及，根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒；若是，则向监控终端发送报警信号。由此可见，利用本发明专利技术提供的方案，可以利用训练得到的姿态识别模块，在摄像头场景下自动检测到监控对象是否发生跌倒，并在监控对象发生跌倒时，及时向监控终端发送报警信号，该过程无需监控对象穿戴任何设备，也无需监控对象进行任何操作，因此提高了跌倒检测的自动程度以及便捷性。

【技术实现步骤摘要】
摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备。
技术介绍
人体的跌倒检测属于人体运动行为识别的一个重要的部分，尤其是针对独自在家的老人，如果发生了跌倒而无人知道，有可能带来不堪设想的后果。因此，随着社会老龄化进程的加速，针对"空巢老人"的意外跌倒检测和远程紧急救助正被迫切需要。目前，为避免老人因意外跌倒无人知道而造成的救助不及时等问题的发生，会借助一些检测用户运动行为的穿戴式检测设备，来检测用户运动过程中的行为参数，进而实现对用户是否发生跌倒的检测。然而，这种穿戴式检测设备需要用户随身携带，并且需要用户执行开启、充电等操作，不能在无用户操作的状态下及时检测用户是否发生跌倒。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备。根据本专利技术的一个方面，提供了一种摄像头场景下的跌倒检测方法，包括：以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；对监控图像进行分割处理，得到监控图像中的人形图像；将人形图像输入至经训练得到的姿态识别模块中，得到姿态识别结果；以及，根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒；若是，则向监控终端发送报警信号。进一步的，其中，姿态识别模块通过以下步骤训练得到：采集正常姿态的人形图像和跌倒姿态的人形图像作为样本图像，对样本图像进行姿态标定；将样本图像输入至神经网络中，根据姿态标定结果对神经网络进行训练得到姿态识别模块。进一步的，其中，根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒进一步包括：若姿态识别结果为正常姿态，则确定监控对象未发生跌倒；若姿态识别结果为跌倒姿态，则确定监控对象发生跌倒。进一步的，其中，方法还包括：若姿态识别结果为跌倒姿态，则截取包括监控图像的预设时间段内的监控视频；将监控视频发送给监控终端。进一步的，其中，方法还包括：若姿态识别结果为跌倒姿态，则向摄像头发送采集声音信号的命令；对声音信号进行哭声检测；向监控终端发送报警信号具体为：若声音信号包含哭声，则向监控终端发送报警信号。进一步的，其中，在得到姿态识别结果之后，方法还包括：判断姿态识别结果是否为误检测结果；根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒具体为：若判断出姿态识别结果不是误检测结果，则根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒。进一步的，其中，判断姿态识别结果是否为误检测结果进一步包括：通过人工标注确定姿态识别结果是否为误检测结果；或者，将姿态特征以及姿态识别结果与数据库中预先已标注的误检测的姿态特征以及姿态识别结果进行比对，根据比对结果确定姿态识别结果是否为误检测结果。进一步的，其中，在通过人工标注确定姿态识别结果是否为误检测结果之后，方法还包括：若通过人工标注确定姿态识别结果为误检测结果，则将姿态特征以及姿态识别结果的标注结果存储到数据库中。根据本专利技术的另一方面，提供了一种摄像头场景下的跌倒检测装置，包括：获取模块，适于以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；分割模块，适于对监控图像进行分割处理，得到监控图像中的人形图像；第一检测模块，适于将人形图像输入至经训练得到的姿态识别模块中，得到姿态识别结果；以及，根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒；报警模块，适于若第一检测模块检测出监控对象发生跌倒，则向监控终端发送报警信号。进一步的，其中，装置还包括：训练模块，适于：采集正常姿态的人形图像和跌倒姿态的人形图像作为样本图像，对样本图像进行姿态标定；将样本图像输入至神经网络中，根据姿态标定结果对神经网络进行训练得到姿态识别模块。进一步的，其中，第一检测模块进一步适于：若姿态识别结果为正常姿态，则确定监控对象未发生跌倒；若姿态识别结果为跌倒姿态，则确定监控对象发生跌倒。进一步的，其中，装置还包括：截取模块，适于若姿态识别结果为跌倒姿态，则截取包括监控图像的预设时间段内的监控视频；发送模块，适于将监控视频发送给监控终端。进一步的，其中，装置还包括：控制模块，适于若姿态识别结果为跌倒姿态，则向摄像头发送采集声音信号的命令；第二检测模块，适于对声音信号进行哭声检测；报警模块进一步适于：若声音信号包含哭声，则向监控终端发送报警信号。进一步的，其中，装置还包括：判断模块，适于判断姿态识别结果是否为误检测结果；第一检测模块进一步适于：若判断出姿态识别结果不是误检测结果，则根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒。进一步的，其中，判断模块进一步适于：通过人工标注确定姿态识别结果是否为误检测结果；或者，将姿态特征以及姿态识别结果与数据库中预先已标注的误检测的姿态特征以及姿态识别结果进行比对，根据比对结果确定姿态识别结果是否为误检测结果。进一步的，其中，装置还包括：存储模块，适于若通过人工标注确定姿态识别结果为误检测结果，则将姿态特征以及姿态识别结果的标注结果存储到数据库中。根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行上述摄像头场景下的跌倒检测方法对应的操作。根据本专利技术的再一方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述摄像头场景下的跌倒检测方法对应的操作。根据本专利技术的摄像头场景下的跌倒检测方法、装置及计算设备，以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；对监控图像进行图像分割，并从中提取出具有人形特征的区域作为人形图像；将人形图像输入至姿态识别模型，识别出人形图像对应的监控对象的姿态；根据监控对象的姿态确定监控对象是否发生跌倒；若监控对象发生跌倒，则向监控终端发送报警信号。由此可见，利用本专利技术提供的方案，可以利用训练得到的姿态识别模块，在摄像头场景下自动检测到监控对象是否发生跌倒，并在监控对象发生跌倒时，及时向监控终端发送报警信号，该过程无需监控对象穿戴任何设备，也无需监控对象进行任何操作，因此提高了跌倒检测的自动程度以及便捷性。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了根据本专利技术一个实施例的摄像头场景下的跌倒检测方法的流程图；图2示出了根据本专利技术另一个实施例的摄像头场景下的跌倒检测方法的流程图；图3示出了根据本专利技术一个实施例的摄像头场景下的跌倒检测装置的功能框图；图4示出了根据本专利技术另一个实施例的摄像头场景下的跌倒检测装置的功能框图；图5示出了根据本专利技术实施例的一种计算设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种摄像头场景下的跌倒检测方法，包括：以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；对所述监控图像进行分割处理，得到所述监控图像中的人形图像；将所述人形图像输入至经训练得到的姿态识别模块中，得到姿态识别结果；以及，根据所述姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒；若是，则向监控终端发送报警信号。

【技术特征摘要】
1.一种摄像头场景下的跌倒检测方法，包括：以预设时间间隔获取摄像头场景下的监控图像；对所述监控图像进行分割处理，得到所述监控图像中的人形图像；将所述人形图像输入至经训练得到的姿态识别模块中，得到姿态识别结果；以及，根据所述姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒；若是，则向监控终端发送报警信号。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述姿态识别模块通过以下步骤训练得到：采集正常姿态的人形图像和跌倒姿态的人形图像作为样本图像，对样本图像进行姿态标定；将所述样本图像输入至神经网络中，根据姿态标定结果对神经网络进行训练得到姿态识别模块。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据姿态识别结果确定人形图像对应的监控对象是否发生跌倒进一步包括：若所述姿态识别结果为正常姿态，则确定所述监控对象未发生跌倒；若所述姿态识别结果为跌倒姿态，则确定所述监控对象发生跌倒。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：若所述姿态识别结果为跌倒姿态，则截取包括所述监控图像的预设时间段内的监控视频；将所述监控视频发送给所述监控终端。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：若所述姿态识别结果为跌倒姿态，则向摄像头发送采集声音信号的命令；对所述声音信号进行哭声检测；所述向监控终端发送报警信号具体为：若所述声音信号包含哭声，则向监控终端发送报警信号。6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，在得到姿态识别结果之后，所述方法还包括：判断所述姿...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东亮，陈强，黄君实，余道明，张康，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11