本申请公开了一种人体摔倒检测方法和装置、电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息；确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息；基于身姿描述信息、场景描述信息以及目标描述信息进行组合，构建人体特征矩阵；将人体特征矩阵输入预先训练好的摔倒检测模型，得到第一人体姿态检测结果，以确定人是否摔倒。通过本申请的人体摔倒检测方法，综合考虑身姿信息、场景信息、目标信息三个维度的特征信息来进行人体摔倒检测，检测结果更加可靠。靠。靠。
【技术实现步骤摘要】
一种人体摔倒检测方法和装置、电子设备
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种人体摔倒检测方法和装置、电子设备。
技术介绍
[0002]准确的检测人体发生摔倒，然后发出报警，是现代人及时对摔倒者进行救治的有效手段，比如，因为中风引起的突然摔跤如果得不到快速的救治，其后果是难以想象的。
[0003]现有技术中，检测人体摔倒的方法一般是通过3D加速度传感器和对应的摔倒算法进行判断，而单独用使用3D加速度传感器来判断人体的摔倒，当人体快速下蹲或者快速坐下时，可能造成误判断，影响用户的正常使用，如，发出误报警后，使用者的家人或医护人员会第一时间与使用者联系，并快速向使用者所在地赶赴，浪费家人和医护人员的时间和精力等。
[0004]可见，目前迫切需要本领域技术人员提供一种高可靠性的检测人是否摔倒的方案。
技术实现思路
[0005]本申请目的是提供一种人体摔倒检测方法和装置、电子设备，能够解决现有技术中存在的摔倒检测方式可靠性低的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请提供了一种人体摔倒检测方法，其中，所述方法包括：对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息；确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息；基于所述身姿描述信息、所述场景描述信息以及所述目标描述信息进行组合，构建人体特征矩阵；将所述人体特征矩阵输入预先训练好的摔倒检测模型，得到第一人体姿态检测结果，其中，所述第一人体姿态检测结果用于表征人是否摔倒。
[0008]可选地，在所述得到第一人体姿态检测结果之后，所述方法还包括：
[0009]采用预设数学模型对所述人体特征矩阵进行计算，得到第二人体姿态检测结果；
[0010]基于所述第一人体姿态检测结果和所述第二人体姿态检测结果，得到目标人体姿态检测结果，其中，所述目标人体姿态检测结果用于表征人是否摔倒。
[0011]可选地，所述第一人体姿态检测结果为第一摔倒概率值，所述第二人体姿态检测结果为第二摔倒概率值，所述基于所述第一人体姿态检测结果和所述第二人体姿态检测结果，得到目标人体姿态检测结果的步骤，包括：
[0012]依据预设融合系数，对所述第一摔倒概率值与所述第二摔倒概率值进行融合，得到目标概率值；
[0013]在所述目标概率值大于第一预设阈值的情况下，确定人已摔倒；
[0014]在所述目标概率值小于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定人未摔倒。
[0015]可选地，对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息的步骤，包括：
[0016]对采集到的人体图像进行分析，确定在预设间隔跨度下前后两帧图像中人体预设关节节点的变化幅度；
[0017]分别将各预设关节节点的变化幅度与第二预设阈值进行比对，确定各关节对应描述信息，其中，各所述预设关节节点对应的描述信息集合为身姿描述信息。
[0018]可选地，所述确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息的步骤，包括：
[0019]采集人体预设范围内的环境图像；
[0020]对所述环境图像进行分析，得到环境描述信息目标描述信息；
[0021]其中，所述环境描述信息用于表征人体是否处于预设区域内，所述目标描述信息用于表征人体周围是否存在预设的目标对象。
[0022]第二方面，本申请还提供了一种人体摔倒检测装置，所述装置包括：
[0023]第一确定模块，用于对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息；
[0024]第二确定模块，用于确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息；
[0025]构建模块，用于基于所述身姿描述信息、所述场景描述信息以及所述目标描述信息进行组合，构建人体特征矩阵；
[0026]第一检测模块，用于将所述人体特征矩阵输入预先训练好的摔倒检测模型，得到第一人体姿态检测结果，其中，所述第一人体姿态检测结果用于表征人是否摔倒。
[0027]可选地，所述装置还包括：
[0028]第二检测模块，用于在所述第一检测模块得到第一人体姿态检测结果之后，采用预设数学模型对所述人体特征矩阵进行计算，得到第二人体姿态检测结果；
[0029]结果确定模块，用于基于所述第一人体姿态检测结果和所述第二人体姿态检测结果，得到目标人体姿态检测结果，其中，所述目标人体姿态检测结果用于表征人是否摔倒。
[0030]可选地，所述第一人体姿态检测结果为第一摔倒概率值，所述第二人体姿态检测结果为第二摔倒概率值，所述结果确定模块包括：
[0031]第一子模块，用于依据预设融合系数，对所述第一摔倒概率值与所述第二摔倒概率值进行融合，得到目标概率值；
[0032]第二子模块，用于在所述目标概率值大于第一预设阈值的情况下，确定人已摔倒；
[0033]第三子模块，用于在所述目标概率值小于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定人未摔倒。
[0034]可选地，所述第一确定模块包括：
[0035]第四子模块，用于对采集到的人体图像进行分析，确定在预设间隔跨度下前后两帧图像中人体预设关节节点的变化幅度；
[0036]第五子模块，用于分别将各预设关节节点的变化幅度与第二预设阈值进行比对，确定各关节对应描述信息，其中，各所述预设关节节点对应的描述信息集合为身姿描述信息。
[0037]可选地，所述第二确定模块包括：
[0038]第六子模块，用于采集人体预设范围内的环境图像；
[0039]第七子模块，用于对所述环境图像进行分析，得到环境描述信息目标描述信息；
[0040]其中，所述环境描述信息用于表征人体是否处于预设区域内，所述目标描述信息用于表征人体周围是否存在具预设的目标对象。
[0041]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述任意一种人体摔倒检测方法的步骤。
[0042]第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述任意一种人体摔倒检测方法的步骤。
[0043]采用上述技术方案，相比于现有技术，本申请的技术效果有：
[0044]本申请提供的人体摔倒检测方法，对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息；确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息；基于身姿描述信息、场景描述信息以及目标描述信息进行组合，构建人体特征矩阵；将人体特征矩阵输入预先训练好的摔倒检测模型，得到第一人体姿态检测结果以确定人是否摔倒。本申请提供的人体摔倒检测方案，综合考虑身姿信息、场景信息、目标信息三个维度的特征信息来进行人体摔倒检测，检测结果更加可靠。
附图说明
[0045]图1是表示本申请实施例的一种人体摔倒检测方法的步骤流程图；
[0046]图2是表示本申请实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人体摔倒检测方法，其特征在于，所述方法包括：对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息；确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息；基于所述身姿描述信息、所述场景描述信息以及所述目标描述信息进行组合，构建人体特征矩阵；将所述人体特征矩阵输入预先训练好的摔倒检测模型，得到第一人体姿态检测结果，其中，所述第一人体姿态检测结果用于表征人是否摔倒。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到第一人体姿态检测结果之后，所述方法还包括：采用预设数学模型对所述人体特征矩阵进行计算，得到第二人体姿态检测结果；基于所述第一人体姿态检测结果和所述第二人体姿态检测结果，得到目标人体姿态检测结果，其中，所述目标人体姿态检测结果用于表征人是否摔倒。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一人体姿态检测结果为第一摔倒概率值，所述第二人体姿态检测结果为第二摔倒概率值，所述基于所述第一人体姿态检测结果和所述第二人体姿态检测结果，得到目标人体姿态检测结果的步骤，包括：依据预设融合系数，对所述第一摔倒概率值与所述第二摔倒概率值进行融合，得到目标概率值；在所述目标概率值大于第一预设阈值的情况下，确定人已摔倒；在所述目标概率值小于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定人未摔倒。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息的步骤，包括：对采集到的人体图像进行分析，确定在预设间隔跨度下前后两帧图像中人体预设关节节点的变化幅度；分别将各预设关节节点的变化幅度与第二预设阈值进行比对，确定各关节对应描述信息，其中，各所述预设关节节点对应的描述信息集合为身姿描述信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定人体预设范围内的场景描述信息和目标描述信息的步骤，包括：采集人体预设范围内的环境图像；对所述环境图像进行分析，得到环境描述信息、目标描述信息；其中，所述环境描述信息用于表征人体是否处于预设区域内，所述目标描述信息用于表征人体周围是否存在预设的目标对象。6.一种人体摔倒检测装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块，用于对采集到的人体图像进行分析，确定身姿描述信息；第二确定模块，用于确定人体预设范围内的场景...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊仲夏，马亚龙，霍向，吴新开，
申请(专利权)人：北京洛必德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。