[发明专利]人体倒地检测方法和装置

权利要求书

1.一种人体倒地检测方法，其特征在于，包括：

采集待检测人体的视频信息；

从所述视频信息包含的每一图像中提取待检测人体的多个关键部位的位置数据，依据提取到的所述位置数据确定每一图像中待检测人体的纵横长度比例；

判断所述纵横长度比例中是否存在处于预设比例范围的纵横长度比例；

如果判断结果为“是”，则针对所述视频信息包含的相隔预设帧数的任意两帧图像，获取该两帧图像中待检测人体的重心下降距离；在所述重心下降距离大于预设距离时，确定待检测人体倒地。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述视频信息包含的每一图像中提取待检测人体的多个关键部位的位置数据，包括：

从所述视频信息包含的每一图像中分离待检测人体，将分离出的待检测人体输入预先训练完成的特征提取模型，得到待检测人体的多个关键部位的位置数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键部位包括：头部、双肩和双脚。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据提取到的所述位置数据确定每一图像中待检测人体的纵横长度比例，包括：

将待检测人体头部与双脚之间的最大距离确定为人体高度，将待检测人体双肩之间的最大距离确定为人体宽度，将人体高度与人体宽度的比值确定为待检测人体的纵横长度比例。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

在所述获取该两帧图像中待检测人体的重心下降距离之前，提取该两帧图像的尺度不变特征转换SIFT特征点，利用所述SIFT特征点将该两帧图像配准。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取该两帧图像中待检测人体的重心下降距离，包括：

针对配准后的该两帧图像，获取每一图像中待检测人体的重心坐标，将两个重心坐标之间的纵坐标差值确定为待检测人体的重心下降距离。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取到所述视频信息中包含的每一图像之后，对每一图像执行预处理。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对每一图像执行预处理，包括：

将每一图像转化为灰度图像，并执行二值化处理、滤波和边缘提取。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型包括多任务卷积神经网络。

10.一种人体倒地检测装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集待检测人体的视频信息；

比例计算单元，用于从所述视频信息包含的每一图像中提取待检测人体的多个关键部位的位置数据，依据提取到的所述位置数据确定每一图像中待检测人体的纵横长度比例；

初步检测单元，用于判断所述纵横长度比例中是否存在处于预设比例范围的纵横长度比例；

精确检测单元，用于：如果判断结果为“是”，则针对所述视频信息包含的相隔预设帧数的任意两帧图像，获取该两帧图像中待检测人体的重心下降距离；在所述重心下降距离大于预设距离时，确定待检测人体倒地。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述比例计算单元进一步用于：

从所述视频信息包含的每一图像中分离待检测人体，将分离出的待检测人体输入预先训练完成的特征提取模型，得到待检测人体的多个关键部位的位置数据；其中，所述关键部位包括：头部、双肩和双脚；将待检测人体头部与双脚之间的最大距离确定为人体高度，将待检测人体双肩之间的最大距离确定为人体宽度，将人体高度与人体宽度的比值确定为待检测人体的纵横长度比例。