本申请公开了一种跌倒检测方法、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：对一组采集图像进行目标检测，确定检测目标所处的运动状态，其中，一组采集图像是对检测目标进行图像采集所得到的图像；在检测目标处于目标运动状态的情况下，确定在一组采集图像之后的采集图像中检测目标的宽高比，其中，检测目标的宽高比为检测目标的宽度与高度的比值；在检测目标的宽高比大于或者等于宽高比阈值的时间达到目标时间阈值的情况下，确定检测目标处于跌倒状态。通过本申请，解决了相关技术中的跌倒识别方法存在由于需要实时穿戴传感器设备识别的准确度低、用户的使用体验差的问题。准确度低、用户的使用体验差的问题。准确度低、用户的使用体验差的问题。
【技术实现步骤摘要】
跌倒检测方法、存储介质及电子装置
[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种跌倒检测方法、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]由于身体机能退化，用户如果跌倒未被及时发现，会导致严重的后果，尤其是对于独居老人。目前，家庭场景下跌倒识别的常用方式为：采用穿戴式的传感器设备进行跌倒识别。然而，由于传感器设备是通过采集用户的运动参数来实现跌倒识别，这要求用户必须实时穿戴传感器设备，在实际使用中的用户体验较差。并且，上述跌倒识别方式受人为因素影响比较大，如果用户忘记佩戴传感器设备，则无法识别用户是否跌倒。此外，传感器设备还存在辐射、耗电等问题。
[0003]由此可见，相关技术中的跌倒识别方法，存在由于需要实时穿戴传感器设备识别的准确度低、用户的使用体验差的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种跌倒检测方法、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中的跌倒识别方法存在由于需要实时穿戴传感器设备识别的准确度低、用户的使用体验差的问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种跌倒检测方法，包括：对一组采集图像进行目标检测，确定检测目标所处的运动状态，其中，所述一组采集图像是对所述检测目标进行图像采集所得到的图像；在所述检测目标处于目标运动状态的情况下，确定在所述一组采集图像之后的采集图像中所述检测目标的宽高比，其中，所述检测目标的宽高比为所述检测目标的宽度与高度的比值；在所述检测目标的宽高比大于或者等于宽高比阈值的时间达到目标时间阈值的情况下，确定所述检测目标处于跌倒状态。
[0006]在一个示例性实施例中，所述对一组采集图像进行目标检测，确定检测目标所处的运动状态，包括：确定在所述一组采集图像的每个采集图像中所述检测目标的参考点的位置；将在所述一组采集图像的各个相邻采集图像中所述参考点的位置变化，确定为所述参考点的偏移量；根据所述参考点的偏移量，确定所述检测目标所处的运动状态。
[0007]在一个示例性实施例中，所述确定在所述一组采集图像的每个采集图像中所述检测目标的参考点的位置，包括：从所述每个采集图像中识别出所述检测目标的多个预设点的位置，其中，所述多个预设点包括目标点以及除了所述目标点以外的其他点；根据所述其他点与所述目标点的相对位置，确定在所述每个采集图像中所述参考点的位置。
[0008]在一个示例性实施例中，所述根据所述其他点与所述目标点的相对位置，确定在所述每个采集图像中所述参考点的位置，包括：以所述目标点为原点，确定在所述每个采集图像中所述其他点的位置坐标；将所述其他点的位置坐标的平均值，确定为在所述每个采集图像中所述参考点的位置坐标。
[0009]在一个示例性实施例中，所述多个预设点为多个骨骼关键点，所述目标点为颈部关键点，所述其他点为所述多个骨骼关键点中除了所述颈部关键点以外的其他关键点；所述根据所述其他点与所述目标点的相对位置，确定在所述每个采集图像中所述参考点的位置，包括：以所述颈部关键点为原点，确定在所述每个采集图像中所述其他关键点的位置坐标；将所述其他关键点的位置坐标的平均值，确定为在所述每个采集图像中重心点的位置坐标，其中，所述重心点为所述参考点。
[0010]在一个示例性实施例中，所述根据所述参考点的偏移量，确定所述检测目标所处的运动状态，包括：在所述参考点的偏移量大于或者等于偏移量阈值的情况下，确定所述检测目标处于所述目标运动状态。
[0011]在一个示例性实施例中，所述确定在所述一组采集图像之后的采集图像中所述检测目标的宽高比，包括：对目标采集图像进行目标检测，确定所述检测目标在所述目标采集图像中所处的位置区域，其中，所述目标采集图像为在所述一组采集图像之后所采集到的图像；将所述位置区域的宽度与所述位置区域的高度的比值，确定为在所述目标采集图像中所述检测目标的宽高比。
[0012]在一个示例性实施例中，在所述确定所述检测目标处于跌倒状态之后，所述方法还包括：向目标设备发送目标提醒消息，其中，所述目标设备包括以下至少之一：图像采集设备，智能家居设备，所述目标提醒消息用于提醒目标对象所述检测目标处于跌倒状态。
[0013]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种跌倒检测装置，包括：第一确定单元，用于对一组采集图像进行目标检测，确定检测目标所处的运动状态，其中，所述一组采集图像是对所述检测目标进行图像采集所得到的图像；第二确定单元，用于在所述检测目标处于目标运动状态的情况下，确定在所述一组采集图像之后的采集图像中所述检测目标的宽高比，其中，所述检测目标的宽高比为所述检测目标的宽度与高度的比值；第三确定单元，用于在所述检测目标的宽高比大于或者等于宽高比阈值的时间达到目标时间阈值的情况下，确定所述检测目标处于跌倒状态。
[0014]在一个示例性实施例中，所述第二确定单元包括：第一确定模块，用于确定在所述一组采集图像的每个采集图像中所述检测目标的参考点的位置；第二确定模块，用于将在所述一组采集图像的各个相邻采集图像中所述参考点的位置变化，确定为所述参考点的偏移量；第三确定模块，用于根据所述参考点的偏移量，确定所述检测目标所处的运动状态。
[0015]在一个示例性实施例中，所述第一确定模块包括：识别子模块，用于从所述每个采集图像中识别出所述检测目标的多个预设点的位置，其中，所述多个预设点包括目标点以及除了所述目标点以外的其他点；第一确定子模块，用于根据所述其他点与所述目标点的相对位置，确定在所述每个采集图像中所述参考点的位置。
[0016]在一个示例性实施例中，所述第一确定子模块包括：第一确定子单元，用于以所述目标点为原点，确定在所述每个采集图像中所述其他点的位置坐标；第二确定子单元，用于将所述其他点的位置坐标的平均值，确定为在所述每个采集图像中所述参考点的位置坐标。
[0017]在一个示例性实施例中，所述多个预设点为多个骨骼关键点，所述目标点为颈部关键点，所述其他点为所述多个骨骼关键点中除了所述颈部关键点以外的其他关键点；所述第一确定子模块包括：第三确定子单元，用于以所述颈部关键点为原点，确定在所述每个
采集图像中所述其他关键点的位置坐标；第四确定子单元，用于将所述其他关键点的位置坐标的平均值，确定为在所述每个采集图像中重心点的位置坐标，其中，所述重心点为所述参考点。
[0018]在一个示例性实施例中，所述第三确定模块包括：第二确定子模块，用于在所述参考点的偏移量大于或者等于偏移量阈值的情况下，确定所述检测目标处于所述目标运动状态。
[0019]在一个示例性实施例中，所述第二确定单元包括：第四确定模块，用于对目标采集图像进行目标检测，确定所述检测目标在所述目标采集图像中所处的位置区域，其中，所述目标采集图像为在所述一组采集图像之后所采集到的图像；第五确定模块，用于将所述位置区域的宽度与所述位置区域的高度的比值，确定为在所述目标采集图像中所述检测目标的宽高比。
[0020]在一个示例性实施例中，所述装置还包括：发送单元，用于在所述确定所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种跌倒检测方法，其特征在于，包括：对一组采集图像进行目标检测，确定检测目标所处的运动状态，其中，所述一组采集图像是对所述检测目标进行图像采集所得到的图像；在所述检测目标处于目标运动状态的情况下，确定在所述一组采集图像之后的采集图像中所述检测目标的宽高比，其中，所述检测目标的宽高比为所述检测目标的宽度与高度的比值；在所述检测目标的宽高比大于或者等于宽高比阈值的时间达到目标时间阈值的情况下，确定所述检测目标处于跌倒状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对一组采集图像进行目标检测，确定检测目标所处的运动状态，包括：确定在所述一组采集图像的每个采集图像中所述检测目标的参考点的位置；将在所述一组采集图像的各个相邻采集图像中所述参考点的位置变化，确定为所述参考点的偏移量；根据所述参考点的偏移量，确定所述检测目标所处的运动状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定在所述一组采集图像的每个采集图像中所述检测目标的参考点的位置，包括：从所述每个采集图像中识别出所述检测目标的多个预设点的位置，其中，所述多个预设点包括目标点以及除了所述目标点以外的其他点；根据所述其他点与所述目标点的相对位置，确定在所述每个采集图像中所述参考点的位置。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述其他点与所述目标点的相对位置，确定在所述每个采集图像中所述参考点的位置，包括：以所述目标点为原点，确定在所述每个采集图像中所述其他点的位置坐标；将所述其他点的位置坐标的平均值，确定为在所述每个采集图像中所述参考点的位置坐标。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个预设点为多个骨骼关键点，所述目标点为颈部关键点，所述其他点为所述多...
【专利技术属性】
技术研发人员：王中飞，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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