基于视频的室内老人摔倒检测研究

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1、硕士学位论文题目:基于视频的室内老人摔倒检测研究研究生禹明娟专业计算机软件与理论指导教师陈临强教授完成日期2016年3月杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明化导帅的巧导Ｋ，独立进＾川开，足本人本人郑車卢明：所卓交的学位论义＇了作所取得的成果掉外，本论义不含任何巧他个人。除文中已经注明引用的内究＿或集佈。对本史的研巧做出重巧贡献的个人和集ｌＡ经发表或撰写过的作品或成果丈中从明确方式标明。体，均已么一切相乂贵任。申请学位论义与巧料巧有不丈之处，本人承巧论义作巧寐名：円期：年月口３学位论文使用授权说明本人克全保留和使Ｗ常

2、位论史的规定，即：研／脈杭州屯子科技人学关于究斗单位搞杭州屯子科巧大学。本人保化：巧校攻读学位期间论义了作的知识产权或化用论义了－作成果时署名单位仍然为杭州电子科技火中业离校后，化丧论义借阅论艾ｎ了切公如论支；学校，允巧巧阅和学。学巧有权保留进交论义的毎印件＂它巧制手段保仔论义。。呆密ｉ、缩印或巧的全部或部分内巧，ｒａ允化采用影印论义化解密后迸呼此规化）、〇口ｎ期；年ｎ：／论艾作巧签名豕巧（錢Ｊ口期：年？＂化口巧导教师签名：杭州电子科技大学硕士学位论文基于视频的室内老人摔倒检测研究研究生：禹明娟指导教师：陈临强教授2016年3月Dis

3、sertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchofIndoorFallDetectionforElderlyBasedonVideoCandidate:YuMingjuanSupervisor:Prof.ChenLinqiangMarch,2016杭州电子科技大学硕士学位论文摘要中国人口老龄化问题日益加深，空巢老人问题更加突出，目前在城市有54%的老年家庭是空巢家庭。在全球，摔倒已经成为老年人意外伤害的头号杀手，如果老年人在家中意外摔倒,得不到及时的救治，可能会导致残疾甚至死亡，因

4、此研究并构建摔倒检测系统对社会具有重要的意义。目前国内外关于摔倒事件检测的研究中，大部分都是基于视频图像摔倒检测和基于可穿戴式传感器摔倒检测两类方法，由于老年人对于穿戴设备有一定的排斥性以及传感器获取数据容易造成误差，基于视频图像序列的摔倒检测实用性更高。本文实现了一种基于视频的摔倒检测原型系统，目的在于实时、准确地检测摔倒行为，为老人的救治赢得宝贵的时间。此系统主要包括人体目标检测、目标跟踪、多特征提取以及分类检测四个部分。首先，本文运用改进的单高斯建模方法对视频前景目标进行检测，引入分块直方图，比较相邻两帧相同区域的直方图，判断是否需要背景更新操作，此方法能快速适应光照突变

5、的问题，同时在一定程度上减少了移动缓慢的物体被融入背景中的情况。由于提取出的前景包含了阴影，本文使用基于HSV色度空间的自适应阈值阴影检测算法，能有效的去除阴影，得到更加精确的人体目标。然后，为了适应监控场景中有多个人体目标出现的情况，需要对目标进行稳定地跟踪。本文使用一种基于颜色直方图匹配与卡尔曼滤波相结合的算法对目标进行关联，此方法能有效地处理人体目标出现分裂、粘连情况，同时对于漏检的目标进行卡尔曼滤波预测匹配。系统通过对目标进行连续的跟踪，为后续提取人体特征奠定基础。最后，本文提出一种基于多特征分析和SVM分类的摔倒检测算法，该算法使用人体质心、宽高比、拟合椭圆的方向角度

6、和长短轴比以及通过傅里叶变换的垂直直方图作为检测人体摔倒的有效特征，利用基于滑动窗口的方法提取连续的人体目标特征构建特征向量空间，将特征向量送入已离线训练完成的SVM分类器中进行分类决策。本文提出的方法在室内场景中能够实时检测摔倒行为，实验证明此方法对摔倒行为的平均识别率达到90.95%，能应用于家庭、医院、养老院等场，对保障老年人的安全具有重要的社会意义。关键词：老人摔倒、单高斯背景建模、卡尔曼滤波、多特征分析、支持向量机I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTInChina,withthegrowingofpopulationagingincreasingly,the

7、problemofemptynestersbecomemoreandmoreprominent.Currently,Fifty-fourpercentofurbanelderlyhouseholdsareempty-nestfamilies.Intheworld,thefallhasbecomethetopkilleroftheelderlyaccident.Ifaccidentalfallhappenedathome,itislikelytocausedisabilitywithoutti