【摘 要】
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为了快速并准确的检测老年人跌倒事件的发生,本文给出了一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法。该算法首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法,得到人体关节点的坐标。然后通
【机 构】
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北京工业大学信息学部; 计算智能与智能系统北京重点实验室; 数字社区教育部工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573029);国家重点研发计划(2017YFC0209905)
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为了快速并准确的检测老年人跌倒事件的发生,本文给出了一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法。该算法首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法,得到人体关节点的坐标。然后通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生。给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人。实验结果表明,该算法与当前先进方法相比取得了较好的效果。
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