[发明专利]人体跌倒检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人体跌倒检测方法，其特征在于，所述人体跌倒检测方法包括：

对待检测人体进行拍摄，以获得所述待检测人体的人体活动图像集；

基于预先构建的跌倒检测模型，对所述人体活动图像集中各人体活动图像进行运动状态分类，以获得各人体活动图像对应的运动状态类型；

根据所述运动状态类型对所述待检测人体进行跌倒检测；

所述根据所述运动状态类型对所述待检测人体进行跌倒检测的步骤包括：

从所述运动状态类型中筛选出符合第一预设类型的运动状态类型；

获取所述符合第一预设类型的运动状态类型对应的类型数量；

根据所述类型数量确定所述待检测人体对应的跌倒置信度；

根据所述跌倒置信度对所述待检测人体进行跌倒检测；

所述根据所述跌倒置信度对所述待检测人体进行跌倒检测之后，还包括：

在所述待检测人体存在跌倒风险时，获取预设时间内所述待检测人体的跌倒倾势图像集；

基于所述预先构建的跌倒检测模型，对所述跌倒倾势图像集中各跌倒倾势图像进行跌倒倾势状态分类，以获得各跌倒倾势图像对应的跌倒倾势状态类型；

从所述跌倒倾势状态类型中筛选出符合第二预设类型的跌倒倾势状态类型；

获取所述符合第二预设类型的跌倒倾势状态类型对应的类型数量；

在所述类型数量达到数量阈值时，判定所述待检测人体发生跌倒事件，并输出跌倒告警提示。

2.如权利要求1所述的人体跌倒检测方法，其特征在于，所述根据所述跌倒置信度对所述待检测人体进行跌倒检测的步骤包括：

将所述跌倒置信度与预设置信度进行比较；

若所述跌倒置信度未超过所述预设置信度，则判定所述待检测人体不存在跌倒风险；

若所述跌倒置信度超过所述预设置信度，则判定所述待检测人体存在跌倒风险。

3.如权利要求1或2中任一项所述的人体跌倒检测方法，其特征在于，所述基于预先构建的跌倒检测模型，对所述人体活动图像集中各人体活动图像进行运动状态分类，以获得各人体活动图像对应的运动状态类型的步骤之前，还包括：

获取所述待检测人体的样本跌倒录像，以及所述样本跌倒录像对应的样本跌倒时间；

根据所述样本跌倒时间和所述样本跌倒录像生成样本跌倒图像队列；

对所述样本跌倒图像队列中的各个跌倒图像进行处理，以获得目标样本跌倒图像队列；

对所述目标样本跌倒图像队列进行训练，以获得跌倒检测模型。

4.如权利要求3所述的人体跌倒检测方法，其特征在于，所述根据所述样本跌倒时间和所述样本跌倒录像生成样本跌倒图像队列的步骤包括：

根据所述样本跌倒时间对应的时间顺序将所述样本跌倒录像依次划分成若干个跌倒录像片段；

截取各个跌倒录像片段的起始帧图像和最后一个跌倒录像片段的终点帧图像；

根据所述各个跌倒录像片段的起始帧图像和所述终点帧图像生成样本跌倒图像队列。

5.如权利要求4所述的人体跌倒检测方法，其特征在于，所述对所述样本跌倒图像队列中的各个跌倒图像进行处理，以获得目标样本跌倒图像队列的步骤包括：

根据人体运动特征对所述样本跌倒图像队列中的各个跌倒图像进行去噪处理，得到多个人体跌倒图像；

根据所述样本跌倒时间对应的时间顺序对多个所述人体跌倒图像依次进行分类；

为各个分类后的人体跌倒图像设置相应的类别标识，以获得目标样本跌倒图像。