一种跌倒检测及报警方法技术

本发明专利技术提供一种跌倒检测及报警方法，包括：1)在被监护者行走时，利用穿戴在被监护者身上的视觉信息采集模块采集视频图像；其中，所述视觉信息采集模块被固定使得被监护者正常行走时该视觉信息采集模块大致指向位于同一方向的拍摄面；2)监测预设时间窗口内的相邻图像是否相似，根据该时间窗口内是否连续出现相邻图像不相似，判断被监护者是否跌倒。本发明专利技术能够避开基于惯性传感器的跌倒检测算法的固有缺陷；能够与传统的跌倒检测方案叠加使用，互为补充；相比基于环境视觉信息的人体跌倒检测方案不会带来隐私拍摄的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉
，具体地说，本专利技术涉及人体跌倒检测技术。
技术介绍
随着我们国家人口老龄化的逐步上升，社会空巢独居老人越来越多。而老年人体质较弱，常常发生意外跌倒，这给老年人生活带来了极大的伤害。因此，检测和识别人体跌倒，对老年人及社会带来的意义将是非常重要。近年来出现的人体跌倒检测技术，主要包含：基于视觉分析技术(比如在视频监控环境中)，基于环境布设传感器技术(比如地面震动，声音数据)检测方案。近年来，随着传感器的微型化和电源技术的发展，可穿戴计算和可穿戴式智能设备越来越受到人们的青睐，得到了广泛的应用。由于可穿戴传感器具有便携性和灵活性等诸多优势，因此基于可穿戴式传感器技术的跌倒检测方案也得到了巨大的发展和关注。例如，由于可穿戴式传感器紧贴人体，所以比起环境检测的方法，将有较大的准确性；基于可穿戴式传感器的方案不需要提取人体轮廓，避免了在人体部分受遮挡的情况下，不能有效检测的问题。目前，主流的基于可穿戴式传感器的跌倒检测方案使用的都是惯性传感器，例如线性加速度传感器、角加速度传感器等。然而，惯性传感器包含自身漂移或偏差而导致的误差和噪声，这种误差会随着时间增加而积累。由于人体日常行为活动有连续性和长期性，故单纯依据惯性传感器的信息难以进行跌倒行为的准确判断。因此，当前迫切需要一种更加适合具有连续性和长期性特点的使用场景的基于可穿戴式传感器的跌倒检测解决方案。
技术实现思路
本专利技术的任务是提供一种更加适合具有连续性和长期性特点的使用场景的基于可穿戴式传感器的跌倒检测解决方案。本专利技术提供了一种跌倒检测方法，包括下列步骤：1)将视觉信息采集模块固定在被监护者的脚踝附近或者固定在被监护者的鞋子上，并使视觉信息采集模块大致指向地面；2)在被监护者行走时，所述视觉信息采集模块采集视频图像；3)监测预设时间窗口内的相邻图像是否相似，根据该时间窗口内是否连续出现相邻图像不相似，判断被监护者是否跌倒。其中，所述步骤3)中，采用基于特征点的图像相似度计算方法判断两幅图像是否相似。其中，所述步骤3)中，相邻图像是否相似的判断方法包括：31)利用基于特征点的图像相似度计算方法提取两幅相邻图像中各自的关键点，对于每个关键点，提取其关键点特征向量；32)根据关键点特征向量之间的距离判断两幅相邻图像中的两个关键点是否匹配；33)根据两幅相邻图像中匹配到的关键点数目占总关键点数目的百分比判断两幅相邻图像是否相似。其中，所述步骤32)中，所述关键点特征向量之间的距离是欧式距离。其中，所述步骤32)中，对两幅相邻图像中的关键点进行匹配的方法是：在两幅相邻图像中的第一图像中取某个关键点，找出该关键点与两幅相邻图像中的第二图像中欧式距离最近的前两个关键点，如果最近的距离除以次近的距离少于预设的比例阈值，则接受对应于最近的距离的那对关键点为匹配点。其中，所述步骤32)中，所述预设的比例阈值为0.4～0.6。其中，所述步骤33)中，当两幅相邻图像中匹配到的关键点数目占总关键点数目的百分比高于预设的百分比阈值时，判断这两幅相邻图像相似，否则，判断这两幅图像不相似；所述百分比阈值为80～90％。其中，所述步骤3)中，所述的基于特征点的图像相似度计算方法为Harris角点算法或者SIFT特征点算法。本专利技术还提供了一种跌倒报警方法，包括：a)根据前述跌倒检测方法检测是否跌倒；b)在检测到跌倒时，向预设的联系人发出报警。其中，所述步骤b)，向预设的联系人发出报警包括：向预设的联系人发送跌倒前后一段时间内所述视觉信息采集模块采集视频图像。与现有技术相比，本专利技术具有下列技术效果：1、本专利技术提供了一种能够替代惯性传感器的解决方案，能够避开基于惯性传感器的跌倒检测算法的固有缺陷。2、本专利技术能够与传统的跌倒检测方案叠加使用，互为补充。3、本专利技术能够为用户提供图像传输服务，这些图片能够更准确直观地辅助用户进一步确认是否发生跌倒。4、本专利技术的基于环境视觉信息的人体跌倒检测方案不会带来隐私拍摄的问题。附图说明以下，结合附图来详细说明本专利技术的实施例，其中：图1示出了本专利技术一个实施例中的可穿戴的视觉信息采集系统的方框示意图；图2示出了本专利技术一个实施例中的视觉采集信息模块的穿戴示意图；图3示出了人体跌倒时可穿戴视觉采集信息模块的指向的示意图，其中A部分为:跌倒时采集视觉方向与地面平行，B部分为跌倒时采集视觉方向与地面垂直。具体实施方式本专利技术结合可穿戴式技术和计算机视觉的技术，提出了一种全新的人体跌倒检测的方法。为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚，以下结合附图及实施例，对本专利技术的方法进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种基于环境视觉信息的人体跌倒检测方法，包括：步骤1：首先，将可穿戴的视觉信息采集系统穿戴在被检测对象(人体)。可穿戴的视觉信息采集系统包括电源模块、中央处理器模块、存储器模块、无线通信模块和视觉信息采集模块，如图1所示。视觉信息采集模块主要用来采集视觉数据，中央处理器模块对整个系统实现正常运转的调度，存储器模块用来存储采集到的视觉数据，无线通信模块用来将经过中央处理器模块计算的结果发送给远端。步骤2：调整所述可穿戴的视觉信息采集系统的视觉信息采集模块，使其能保证不间断地俯拍到人体行走时的地面环镜，这些拍摄到的环境视觉信息，将作为处理和判断跌倒的数据来源。图2示出了一种将视觉信息采集模块穿戴在脚踝侧的示意图。该实施例中，采集系统上电开机后，即启动视觉信息采集模块。采集系统的摄像头20通过松紧绷带10固定在足踝稍微往上部位，并使得视觉采集头(即视觉信息采集模块)指向地面。对于某些鞋的鞋帮很宽大，有可能遮挡住采集头采集地面视觉信息，因此也可以将采集节点捆绑在鞋帮的上沿，以确保采集头可以采集到地面信息。采集模块固定好，并启动后，以一定的帧率(例如25帧每秒)进行采集，并将采集的信息实时保存在存储器模块。步骤3：实时监测一定时间内连续的几帧视觉图像的相似性，根据该相似性判断人体是否跌倒。此处一定时间可以是预设的时间窗口。该时间窗口可以根据被监护者(即视觉信息采集模块的穿戴者)的平均单步时长设置。正常人行走时，比如室内环境，行走时地面的视觉信息(地板、瓷砖等)基本保持恒定或者微小的变化。如果通过不间断的行走地面环境视觉信息(图像信息)出现短时间内的较大变化(如人体摔倒时，视觉信息拍摄到了墙面或者拍摄到了房顶或者天空)，则可通过一定的计算机智能算法判断是否跌倒。图3示出了跌倒时可穿戴式视觉采集系统的指向的示意图。基于上述描述，可以看出：当人正常行走时，连续的几帧均是地面方向的图像，并且由于人正常行走时位移不大，因此所拍摄视频中连续的几帧是相似的；而当人跌倒时，可穿戴式视觉采集系统的指向会从大致朝向地面快速地转变为大致朝向墙面或者天花板，在这个快速变化的过程中，相邻帧的相似度会快速下降。因此，通过计算机视觉的算法可以对采集到的视觉信息进行实时处理并提取相应的特征，然后再通过计算机视觉的算法判断一定的时间内(短时间内)连续的几帧视觉图像信息的相似性，通过一定的阈值，可以判断人体是否跌倒。本步骤中，根据本专利技术的一个实施例，图像相似性判断方法采用基于特征点的图像相似本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种跌倒检测方法，包括下列步骤：1)在被监护者行走时，利用穿戴在被监护者身上的视觉信息采集模块采集视频图像；其中，所述视觉信息采集模块被固定使得被监护者正常行走时该视觉信息采集模块大致指向位于同一方向的拍摄面；2)监测预设时间窗口内的相邻图像是否相似，根据该时间窗口内是否连续出现相邻图像不相似，判断被监护者是否跌倒。

【技术特征摘要】
1.一种跌倒检测方法，包括下列步骤：1)在被监护者行走时，利用穿戴在被监护者身上的视觉信息采集模块采集视频图像；其中，所述视觉信息采集模块被固定使得被监护者正常行走时该视觉信息采集模块大致指向位于同一方向的拍摄面；2)监测预设时间窗口内的相邻图像是否相似，根据该时间窗口内是否连续出现相邻图像不相似，判断被监护者是否跌倒。2.根据权利要求1所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述视觉信息采集模块被固定在被监护者的脚踝附近或者被固定在被监护者的鞋子上，并使视觉信息采集模块大致指向地面。3.根据权利要求2所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤3)中，采用基于特征点的图像相似度计算方法判断两幅图像是否相似。4.根据权利要求2所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤3)中，相邻图像是否相似的判断方法包括：21)利用基于特征点的图像相似度计算方法提取两幅相邻图像中各自的关键点，对于每个关键点，提取其关键点特征向量；22)根据关键点特征向量之间的距离判断两幅相邻图像中的两个关键点是否匹配；23)根据两幅相邻图像中匹配到的关键点数目占总关键点数目的百分比判断两幅相邻图像是否相似。5.根据权利要求4所述的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成，王向东，钱跃良，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11