[发明专利]人体跌倒检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质在审
申请号: | 202111412468.8 | 申请日: | 2021-11-25 |
公开(公告)号: | CN114038065A | 公开(公告)日: | 2022-02-11 |
发明(设计)人: | 杨颜如;唐瑭;赵鹏;邓玥琳;李驰 | 申请(专利权)人: | 泰康保险集团股份有限公司 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V30/19;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 隆天知识产权代理有限公司 72003 | 代理人: | 石海霞;郑特强 |
地址: | 100031 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人体 跌倒 检测 方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种人体跌倒检测方法,其特征在于,包括:
获取待识别图像;
通过基于骨骼点数据的第一动作分类模型对所述待识别图像进行处理,获得所述待识别图像的第一分类结果,所述第一分类结果包括第一判别类型和所述第一判别类型的置信度;
根据所述第一判别类型和所述第一判别类型的置信度确定跌倒类型的第一置信度;
通过基于图像的第二动作分类模型对所述待识别图像进行处理,获得所述待识别图像的第二动作分类结果,所述第二动作分类结果包括第二判别类型和第二判别分数;
根据所述第一置信度、所述第二判别类型和所述第二判别分数确定所述待识别图像的跌倒检测结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第一置信度、所述第二判别类型和所述第二判别分数确定所述待识别图像的跌倒检测结果包括:
根据所述第一置信度确定第二判别分数阈值;
当所述第二判别类型为跌倒类型,且所述第二判别分数大于所述第二判别分数阈值时,则确定所述待识别图像的跌倒检测结果为跌倒结果。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述第一置信度确定第二判别分数阈值包括:
Y=a×Pf;
其中,Y第二判别分数阈值,a为常量,Pf为第一置信度。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第一判别类型和所述第一判别类型的置信度确定跌倒类型的第一置信度包括:
若所述第一判别类型为跌倒类型,则将所述第一判别类型的置信度确定为所述第一置信度;
若所述第一判别类型不是跌倒类型,则确定所述第一置信度为0。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取训练数据集,所述训练数据集包括样本图像、所述样本图像的骨骼点数据以及所述样本图像的动作类型标注;
通过第一动作分类预训练模型对所述样本图像的骨骼点数据进行处理,获得样本图像第一动作预测结果;
根据所述样本图像第一动作预测结果和所述样本图像的动作类型标注调整所述第一动作分类预训练模型的参数,获得训练完成的所述第一动作分类模型;
通过第二动作分类预训练模型对所述样本图像进行处理,获得样本图像第二动作预测结果;
根据所述样本图像第二动作预测结果和所述样本图像的动作类型标注调整所述第二动作分类预训练模型的参数,获得训练完成的所述第二动作分类模型。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,获取待识别图像包括:
接收巡查机器人发送的待识别图像,所述待识别图像是所述巡查机器人在预定地点在多个预定水平角度和多个预定垂直角度下拍摄获得。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
若所述待识别图像的跌倒检测结果为跌倒结果时,将所述预定地点确定为目标地点,以及将所述待识别图像的水平拍摄角度和垂直拍摄角度确定为目标角度;
根据所述目标地点和所述目标角度生成报警信息发送至所述巡查机器人,以便所述巡查机器人根据所述报警信息在所述目标地点的目标角度下,执行视频通话流程与报警流程。
8.一种人体跌倒检测装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取待识别图像;
第一动作分类模块,用于通过基于骨骼点数据的第一动作分类模型对所述待识别图像进行处理,获得所述待识别图像的第一分类结果,所述第一分类结果包括第一判别类型和所述第一判别类型的置信度;
置信度确定模块,用于根据所述第一判别类型和所述第一判别类型的置信度确定跌倒类型的第一置信度;
第二动作分类模块,用于通过基于图像的第二动作分类模型对所述待识别图像进行处理,获得所述待识别图像的第二动作分类结果,所述第二动作分类结果包括第二判别类型和第二判别分数;
跌倒检测模块,用于根据所述第一置信度、所述第二判别类型和所述第二判别分数确定所述待识别图像的跌倒检测结果。
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