【摘 要】
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为了尽可能地降低老年人因跌倒而造成的伤亡,利用Kinect V2体感设备对老年人跌倒行为进行检测与识别,通过对Kinect摄像头获取的RGB-D图进行处理,得到人体骨骼图像和位置信息
【机 构】
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北方民族大学信息与通信技术研究所,北方民族大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61163002);宁夏自然科学基金(NZ16086);国家民委中青年英才培养计划(2016GQR10);宁夏高等学校科学研究项目(NGY2016167);北方民族大学重点科研(2015KJ03);北方民族大学研究生创新项目(YCX18070)~~
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为了尽可能地降低老年人因跌倒而造成的伤亡,利用Kinect V2体感设备对老年人跌倒行为进行检测与识别,通过对Kinect摄像头获取的RGB-D图进行处理,得到人体骨骼图像和位置信息。利用骨架跟踪技术,选取人体中心点、两髋中心、右脚掌等骨骼点,实时计算人体中心点的空间位置、运动速度,以及两髋中心点的位置关系、离地面高度等参数。文中重点分析了跌倒时速度阈值和高度阈值。经过大量实验验证,在室内环境下,文中算法实时性高,能克服传统视频检测技术检测率低和实时性差的问题,在检测过程中能有效地保护老年人的隐私,不间断
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