本文以獨居老人室內(nèi)日常生活為背景,研究基于視覺傳感器的老人跌倒檢測方法,對獨居老人進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)老人跌倒這一嚴(yán)重異常行為,保障老人的生命安全。本文主要工作如下:針對獨居老人室內(nèi)生活場景的復(fù)雜光照條件,研究了融合LBP和色度特征的Camshift目標(biāo)跟蹤算法,并結(jié)合Kalman濾波器,提高了目標(biāo)跟蹤的時效性和準(zhǔn)確性�；诶先诉\動速度緩慢且無突然變速的特點,構(gòu)建了以運動目標(biāo)跟蹤異常為依據(jù)的目標(biāo)跌倒檢測方法。以老人正常運動時目標(biāo)跟蹤丟失為線索,研究老人運動軌跡突變與跌倒異常事件之間的隱含關(guān)系,設(shè)計了基于目標(biāo)運動速度、目標(biāo)輪廓面積以及目標(biāo)局部運動等特征的老人跌倒檢測規(guī)則分類器。通過對老人不同姿態(tài)的分析,提出了基于HOG特征的老人微動作檢測算法。把視頻圖像分為3?3的區(qū)域,然后對目標(biāo)進(jìn)行前景檢測,定位老人所在區(qū)域,提取該區(qū)域的HOG特征,采用SVM分類器對樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和測試,實現(xiàn)老人微動作識別,實驗驗證了算法對坐姿狀態(tài)下老人昏迷行為的有效檢測。在分析老人坐姿、起身站立、起身跌倒、正常運動、運動跌倒中目標(biāo)的最小外接矩形寬高比、重心、速度特征的顯著區(qū)別,設(shè)計了基于多特征融合的SVM跌倒檢測... 

【文章來源】：山東建筑大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

加速度跌倒檢測儀(2)基于壓力傳感器的跌倒檢測

圖 1.1 加速度跌倒檢測儀檢測也是近年來被很多研究者作為的壓力會發(fā)生顯著的特征變化的 Lieberman 在 2007 年設(shè)計了于老人生活中健身時會有腳部的

圖 1.3 壓敏電阻放置位置學(xué)團(tuán)隊設(shè)計了一款應(yīng)用于跌倒檢測的智和加速度傳感器置于褲子內(nèi)部，通過檢感器放置在衣服內(nèi)對老人輻射比較大，人對此比較排斥。圖 1.4 壓力傳感器智能褲倒檢測

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于光流法的運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法研究[D]. 劉潔.中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于輪廓與HOG特征的色情圖像人體區(qū)域檢測研究[D]. 靳雅鑫.蘭州大學(xué) 2014
[4]基于背景減法和幀差法的運動目標(biāo)檢測算法研究[D]. 余啟明.江西理工大學(xué) 2013
[5]視頻監(jiān)控中人體異常行為分析的研究與實現(xiàn)[D]. 林婷.南京郵電大學(xué) 2012
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本文編號：3005438