科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了快速、准确地获取人体跌倒信息，使跌倒病人及时获得救助，基于卷积神经网络(CNN)提出了一种人体姿态识别方法。该方法通过高速通信技术获取医院高清摄像头实时视频数据，利用OpenPose提取人体关键点并结合XGBoost分类器进行人体姿态估计。文中模拟医院场景进行单人与多人情况下的跌倒、正常行走和半蹲测试实验，再对分类结果建立一个状态序列集进行平滑处理，预测出是否有跌倒事件发生并及时进行告警。检测结果显示，所提出的方法准确度为99.75%、敏感度为100%、特异度为99.68%,可以准确地实现人体跌倒自动检测，且应用方便、实时性好。
-
单位上海交通大学医学院附属新华医院
