[发明专利]一种结合RFID与视频识别的老人异常行为监测方法

说明书

技术领域

本发明属于老人异常行为识别领域，尤其涉及一种老人异常行为监测方法。

背景技术

国际上通常把60岁以上的人口占总人口比重达到10％，或者65岁以上人口占总人口的比重达到7％作为国家或地区进入老龄化社会的标准。按照此标准，我国自1999年以来已经进入老年型国家，而且近年来老龄化的比例还在日益加重，人口老龄化带来了很多社会问题，而随着现代年轻人生活工作方式的转变，很难有足够的精力照顾老人，传统的家庭养老模式正在逐渐被老年人社区、养老院等集中养老模式所替代。而对于这些老年人的安全监护变得尤为重要。

视频监控作为现代安防的主要技术手段已经被广泛应用在对于老年人的日常监护中，但是目前的视频监控系统多以人工监控为主，很难全天候有效监控，同时对于监控目标缺乏目的性，加上监护对象是老年人，为了保证能对老人的生活起居有一个全方位的监护，就需要在更多的地方部署摄像头，这样做的后果就是导致老年人生活隐私的泄露，这是他们不希望的。

无线射频标签(RFID)是一种无线通信技术，可以通过无线信号对目标进行身份识别和数据传输，近年来被广泛应用在各个领域，在安防系统中加入RFID系统可以对监控对象的身份信息进行识别，起到有目的的进行监控，为视频监控提供了新的思路。

发明内容

为了克服已有老人异常行为识别方式的无法实现全天候监测、鲁棒性较差、可靠性较差的不足，本发明提供了一种实现全天候监测、鲁棒性较好、可靠性较高的结合RFID与视频识别的老人异常行为监测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种结合RFID与视频识别的老人异常行为监测方法，所述监测方法包括以下步骤：

1)在所有监护区域部署摄像头，同时在每个摄像头的可视范围内放置一个标签阅读器，同时给所有需要监护的老人佩戴RFID标签，并在标签上存储携带者的身份信息；

2)当标签携带者未进入阅读器所在区域时，摄像头处于正常监控状态，不进行异常行为检测，在此期间摄像头采集背景图像，利用混合高斯模型进行背景建模，并根据采集到的最新背景图像不断更新背景模型，得到的最新背景模型用来与需要进行行为检测的图像帧进行差分，从而得到行人的前景图像；

3)当阅读器检测到标签进入时，读取标签存储的身份信息发送至中心服务器，中心服务器从数据库服务器调出对应个人信息档案，并开启该区域摄像头的异常行为检测功能；

行为异常检测采用的是基于模板匹配的方法，首先对每一位需要进行监护的老人进行行为图像采集，采集常见行为的图像序列，并提取不同行为的特征，用梯度直方图进行描述，最终形成不同行为的特征模板；

当摄像头开启异常行为检测功能后，将采集到的检测帧图像与之前建立的背景模型进行背景差分，得到前景图像，然后与数据库中检测目标的行为特征模板进行匹配，匹配到跌倒等异常行为时进行报警提示，并记录到个人信息档案中；

前景提取与判断公式如下：

d_t(x,y)＝|I_t(x,y)-B_t(x,y)| (5)

其中d_t(x,y)、I_t(x,y)、B_t(x,y)分别表示t时刻的差分图像、当前帧图像、背景图像在(x,y)处的像素值，T₁为前景判断阀值；

假设检测目标为A，则其模板为T_A1～T_Ah，分别为A的常见行为的模板，h为常见行为的总数，h≥5；将T_Ax(m,n)叠放在d_t(x,y)上进行平移搜索，T_Ax为检测目标A的第x个行为对应的阀值，x表示1～h之间的任意值，设d_t(x,y)中被模板覆盖部分的子图为S_i,j(m,n),其中(i,j)为子图左上角像素点在d_t(x,y)图像中的坐标，M、N分别为图像最大横纵坐标值，用D(i,j)来表示模板与图像的匹配度，匹配公式如下：

其中，T₂为模板匹配阀值，S_i,j(m,n)和T_Ax(m,n)分别为子图和模板在(m,n)坐标处的像素值，当D(i,j)小于阀值时则判断为图像与目标A的第x个行为模板匹配，记录到数据库，如果是危险行为，则启动报警。