[发明专利]一种摔倒报警方法、装置及设备

说明书

本发明提供了一种摔倒报警方法、装置及设备，涉及防摔倒监控领域。该方法应用于该装置，该设备包括该装置，该方法包括：获取采集区域内的环境视频；将环境视频处理成多个第一图像序列；将每一个第一图像序列输入到基于深度学习算法的人体姿态估计模型，得到环境视频中人体对应的热度图像；获取热度图像的多个关键点，将多个关键点按预设规则生成第一关键点序列；根据多个连续的第一图像序列对应的第一关键点序列判断人体是否摔倒；当判断人体摔倒时，生成报警信息。通过采集环境视频中的人体，获取人体姿态的变化，在判断人体摔倒时生成报警信息，无需人体佩戴，不影响人体活动的同时对人体状态进行检测。

技术领域

本发明涉及防摔倒监控领域，具体而言，涉及一种摔倒报警方法、装置及设备。

背景技术

根据世界疾病控制与预防组织统计，世界上超过65岁的老人，每年有l/3会摔倒，其中有一半为再发性摔倒，摔倒率随年龄增长而增长；摔倒的老年人中有20％-30％的人发生中度和重度损伤(髋骨骨折和头创伤)，60％活动受限或不能活动，造成巨大的医疗负担和健康伤害。医院里，病人摔倒不及时救治也会产生很严重的后果。减小老年人以及病人摔倒带来的伤害问题已成为国际上新的研究热点。医学研究标明：减小人摔倒时给身体带来的冲击可以有效减轻摔倒事故带来的伤害；而对于已经摔倒的老人及病人，救助等待时间的长短直接决定了患病的程度。

目前主要的摔倒自动检测报警系统主要通过自动检测人体上躯干部位的加速度信息及位姿信息，综合人体加速度、位姿、运动时间三者之间的关系，正确判断人体是否摔倒以及是否需要求救。

然而，需要佩戴额外的设备这一限定，大大阻碍了现有方案的实现效果，并且设备佩戴较为繁琐，老年人或病人此前没有接触过此类装置的话不易操作，且设备佩戴位置有严格要求，普通人不易掌握，可能额外需专业人员上门安装。另外，老年人或病人大多行动不便，很可能发生由于身体状况没有来得及佩戴设备的情况，此时一旦危险发生，不能及时报警，后果将不堪设想，如果要保证这种情况下系统正常工作，人身体需要24小时佩戴设备，影响了老年人和病人的舒适程度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种摔倒报警方法、装置及设备，以改善上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

第一方面，一种摔倒报警方法，所述摔倒报警方法包括：

获取采集区域内的环境视频；

将所述环境视频处理成多个第一图像序列；

将每一个所述第一图像序列输入到基于深度学习算法的人体姿态估计模型，得到所述环境视频中人体对应的热度图像；

获取所述热度图像的多个关键点，将所述多个关键点按预设规则生成第一关键点序列；

根据多个连续的所述第一图像序列对应的所述第一关键点序列判断所述人体是否摔倒；

当判断所述人体摔倒时，生成报警信息。

进一步地，所述将每一个所述第一图像序列输入到基于深度学习算法的人体姿态估计模型，得到所述环境视频中人体对应的热度图像的步骤之前，还包括对所述基于深度学习算法的人体姿态估计模型进行训练的步骤：

获取人体图片，对图片中的人体的轮廓进行标注；

构建深度学习网络；

将所述人体图片输入所述深度学习网络进行训练，以得到所述基于深度学习算法的人体姿态估计模型。

进一步地，所述根据多个连续的所述第一图像序列对应的所述第一关键点序列判断所述人体是否摔倒的步骤之前还包括建立关键点序列模型的步骤，所述建立关键点序列模型的步骤包括：