【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及行為人體姿態(tài)檢測，特別是涉及一種摔倒行為檢測方法、裝置及設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、目前，摔倒是日常生活中對人體造成意外傷害的主要原因之一。尤其對于老年人、盲人來說，摔倒是一種非常危險(xiǎn)的行為。
2、傳統(tǒng)摔倒行為檢測方法利用的是基于閾值的摔倒檢測算法，被檢測用戶佩戴基于三軸加速度傳感器的檢測裝置，該檢測裝置不斷測量用戶的三軸加速度值，即x軸加速度值、y軸加速度值以及z軸加速度值，并對三軸加速度值進(jìn)行監(jiān)測。一旦發(fā)現(xiàn)被三軸加速度值突然增大且增幅超過一定閾值，則判斷被檢測用戶發(fā)生了摔倒行為。但該方法將人體的摔倒模式考慮的過于簡單，容易將正常運(yùn)動事件誤判為摔倒事件，導(dǎo)致摔倒行為檢測準(zhǔn)確性較低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本說明書實(shí)施例提供一種摔倒行為檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備，以提高摔倒行為檢測的準(zhǔn)確性。
2、為解決上述技術(shù)問題，本說明書實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的：
3、本說明書實(shí)施例提供的一種摔倒行為檢測方法，包括：
4、獲取包含人體的圖像數(shù)據(jù)；
5、將所述包含人體的圖像數(shù)據(jù)輸入yolov8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，得到關(guān)于所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息；所述關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息包括頭部的坐標(biāo)信息、肩膀的坐標(biāo)信息、手部的坐標(biāo)信息、髖部的坐標(biāo)信息、膝蓋的坐標(biāo)信息以及腳踝的坐標(biāo)信息；
6、若所述頭部的坐標(biāo)信息、所述肩膀的坐標(biāo)信息、所述手部的坐標(biāo)信息、所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的橫坐標(biāo)的值的差值大于第一預(yù)
7、和/或，若所述頭部的坐標(biāo)信息、所述肩膀的坐標(biāo)信息、所述手部的坐標(biāo)信息、所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的縱坐標(biāo)的值的差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
8、可選地，所述確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為，具體包括：
9、若所述頭部的坐標(biāo)信息與所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的至少一種坐標(biāo)信息的橫坐標(biāo)的值的差值大于所述第一預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
10、可選地，所述確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為，具體包括：
11、若所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的縱坐標(biāo)的值的差值小于所述第二預(yù)設(shè)閾值，所述手部的坐標(biāo)信息與所述腳踝的坐標(biāo)信息的縱坐標(biāo)的值的差值小于所述第二預(yù)設(shè)閾值，所述手部的坐標(biāo)信息與所述腳踝的坐標(biāo)信息的橫坐標(biāo)的值的差值大于所述第一預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
12、可選地，所述確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為，具體包括：
13、若所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的縱坐標(biāo)的值的差值小于所述第二預(yù)設(shè)閾值，所述肩部的坐標(biāo)信息與所述髖部的坐標(biāo)信息的縱坐標(biāo)的值的差值小于所述第二預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
14、可選地，所述包含人體的圖像數(shù)據(jù)包括第一幀圖像數(shù)據(jù)以及第二幀圖像數(shù)據(jù)，所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息包括基于所述第一幀圖像數(shù)據(jù)得到的第一關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息，以及基于所述第二幀圖像數(shù)據(jù)得到的第二關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息；所述方法還包括：
15、若所述第一關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息與所述第二關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息的縱坐標(biāo)的值的差值大于第三預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
16、可選地，在將所述圖像數(shù)據(jù)輸入yolov8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，得到關(guān)于所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息之后，所述方法還包括：
17、將所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息進(jìn)行歸一化，得到歸一化后的人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息。
18、可選地，所述人體的圖像數(shù)據(jù)由四足仿生機(jī)器人采集得到。
19、可選地，在確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為之后，所述方法還包括：
20、發(fā)出人體摔倒報(bào)警。
21、本說明書實(shí)施例提供的一種摔倒行為檢測裝置，包括：
22、圖像數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取包含人體的圖像數(shù)據(jù)；
23、坐標(biāo)信息獲取模塊，用于將所述包含人體的圖像數(shù)據(jù)輸入yolov8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，得到關(guān)于所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息；所述關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息包括頭部的坐標(biāo)信息、肩膀的坐標(biāo)信息、手部的坐標(biāo)信息、髖部的坐標(biāo)信息、膝蓋的坐標(biāo)信息以及腳踝的坐標(biāo)信息；
24、摔倒行為確定模塊，用于當(dāng)所述頭部的坐標(biāo)信息、所述肩膀的坐標(biāo)信息、所述手部的坐標(biāo)信息、所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的橫坐標(biāo)的值的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為；
25、和/或，所述摔倒行為確定模塊用于當(dāng)所述頭部的坐標(biāo)信息、所述肩膀的坐標(biāo)信息、所述手部的坐標(biāo)信息、所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的縱坐標(biāo)的值的差值小于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
26、本說明書實(shí)施例提供的一種摔倒行為檢測設(shè)備，包括：
27、至少一個處理器；以及，
28、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
29、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠：
30、獲取包含人體的圖像數(shù)據(jù)；
31、將所述包含人體的圖像數(shù)據(jù)輸入yolov8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，得到關(guān)于所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息；所述關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息包括頭部的坐標(biāo)信息、肩膀的坐標(biāo)信息、手部的坐標(biāo)信息、髖部的坐標(biāo)信息、膝蓋的坐標(biāo)信息以及腳踝的坐標(biāo)信息；
32、若所述頭部的坐標(biāo)信息、所述肩膀的坐標(biāo)信息、所述手部的坐標(biāo)信息、所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的橫坐標(biāo)的值的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為；
33、和/或，若所述頭部的坐標(biāo)信息、所述肩膀的坐標(biāo)信息、所述手部的坐標(biāo)信息、所述髖部的坐標(biāo)信息、所述膝蓋的坐標(biāo)信息以及所述腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的縱坐標(biāo)的值的差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，則確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為。
34、本說明書一個實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了能夠達(dá)到以下有益效果：
35、本說明書實(shí)施例公開了一種摔倒行為檢測方法、裝置及設(shè)備，方案包括：獲取包含人體的圖像數(shù)據(jù)；將包含人體的圖像數(shù)據(jù)輸入yolov8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，得到關(guān)于人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息；若頭部的坐標(biāo)信息、肩膀的坐標(biāo)信息、手部的坐標(biāo)信息、髖部的坐標(biāo)信息、膝蓋的坐標(biāo)信息以及腳踝的坐標(biāo)信息中的任意兩者的橫坐標(biāo)的值的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值，和/或，任意兩者的縱坐標(biāo)的值的差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，則確定人體出現(xiàn)摔倒行為。本說明書實(shí)施例通過利用yolov8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型檢測人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息，并基于關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息的橫縱坐標(biāo)的差值來檢測摔倒行為，提高了摔倒行為檢測的準(zhǔn)確性。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種摔倒行為檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述包含人體的圖像數(shù)據(jù)包括第一幀圖像數(shù)據(jù)以及第二幀圖像數(shù)據(jù)，所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息包括基于所述第一幀圖像數(shù)據(jù)得到的第一關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息，以及基于所述第二幀圖像數(shù)據(jù)得到的第二關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息；所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述圖像數(shù)據(jù)輸入YOLOv8-pose關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型，得到關(guān)于所述人體的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)信息之后，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述人體的圖像數(shù)據(jù)由四足仿生機(jī)器人采集得到。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在確定所述人體出現(xiàn)摔倒行為之后，所述方法還包括：
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