發(fā)布時間：2018-03-14 02:08

  本文選題：摔倒檢測　切入點：視頻監(jiān)控　出處：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著社會的發(fā)展,全球的老齡人口在不斷地增加,使老年人的醫(yī)療健康成為社會關(guān)注的問題之一。在影響老人身體健康的問題中,摔倒傷害所占的比率最高。本論文以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),研究日常生活中的人體摔倒檢測問題。首先,通過比較視頻序列和圖片中的人體檢測方法,選擇前景提取法進行運動人體的初始檢測。然后,融合深度學(xué)習(xí)框架提取的高維特征以及基于圖像的低維特征表示人體的運動狀態(tài)。對于人體摔倒的判斷,構(gòu)建級聯(lián)的支持向量機判別模型。第一層支持向量機實現(xiàn)某一時刻人體運動狀態(tài)的判斷,第二層支持向量機使用連續(xù)時間內(nèi)人體的運動狀態(tài)進行摔倒的最終判斷。最后,根據(jù)實際生活中可能出現(xiàn)的問題,引入人體描述符與分類器結(jié)合的檢測方式,通過PCANet和迭代梯度提升樹提高了復(fù)雜狀態(tài)下運動人體的檢測能力。本文的人體摔倒檢測模型在自己收集的數(shù)據(jù)集上獲得了 97%的敏感度以及95%的特異性,在公開的摔倒數(shù)據(jù)集獲得的檢測結(jié)果為93.7%的敏感度和92.0%的特異性。
[Abstract]:With the development of society, the aging population in the world is increasing, and the medical health of the elderly has become one of the social concerns. Fall injury is the highest rate. Based on deep learning, this paper studies the human fall detection in daily life. Firstly, we compare the human body detection methods in video sequences and pictures. The foreground extraction method is selected for the initial detection of moving human body. Then, the high dimensional feature extracted by the depth learning framework and the low-dimensional feature based on image represent the motion state of the human body. A cascade discriminant model of support vector machine is constructed. The first layer realizes the judgment of the human body's motion state at a certain time, the second layer uses the moving state of the human body during the continuous time to make the final judgment of falling down. Finally, According to the possible problems in real life, the method of combining human descriptors with classifiers is introduced. Through PCANet and iterative gradient lifting tree, the detection ability of moving human body in complex state is improved. In this paper, the sensitivity of 97% and the specificity of 95% are obtained on the data set collected in this paper. The results obtained in the open fall dataset were 93.7% sensitivity and 92.0% specificity.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1609128