基于图像识别的跌倒检测算法 计算机竞赛

news2024/11/24 2:09:36

前言

🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是

基于图像识别的跌倒检测算法

该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!

🧿 更多资料, 项目分享:

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

背景和意义

在美国,每年在65岁以上老人中,平均每3人中就有1人发生意外跌倒,每年大约有9500位老年人死于旅行途中或跌倒;而平均年龄在65岁至69岁之间的人每200次跌倒中就有一次髋关节骨折。更严重的是,20%到30%的患者会出现中度到严重的并发症,很可能导致残疾。

而在中国,老年人口已经突破2.5亿,按照30%概览推算,每年有7500万人次的老年人摔倒。


1 实现方法

实现方法有两种,一种是基于计算机视觉的,一种是基于惯性传感器器件的。

这次主要还是介绍基于计算机视觉的,想了解或学习基于惯性传感器器件跌倒检测的同学联系学长,学长安排博客。

传统机器视觉算法

传统背景差分法,结合OpenCV中的图像高斯平滑预处理以及腐蚀、膨胀图像形态学处理方法,实现一个更符合实际场景需要的运动目标检测方法。实验效果比较分析表明,该目标检测算法较传统目标检测算法能够提取更加准确和完整的运动目标轮廓。
在这里插入图片描述

检测效果如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

背景差分法利用当前待处理视频帧图像与已经建模好的背景图像进行差分运算,利用阈值处理减少图像中的噪声干扰。优点是计算简单,且可以解决帧间差分法检测空洞的问题,得到的轮廓比较完整;
缺点是对于动态场景的适应能力不强, 对光照变化、 外来无关事物影响比较敏感。

基于机器学习的跌倒检测

人体行为辨识属于模式识别的分类决策的阶段,主要通过提取表征人体运动行为的特征向量,进而对人体的行为进行分析分类,最终用自然语言对其进行描述。有两种比较常见的方法:

(1) 基于模型的方法
基于模板的方法主要以人体模板作为主要的使用依据,可以通过对包含特定行为的视频帧序列进行转换的方法得到人体的模板,然后将被检测的人体行为与已经归类的人体行为模板进行匹配分类,从而得到行为识别的结果。基于模型的方法具有计算简单的优点,一般通过模型之间的距离比较完成人体行为的分类识别。缺点是需要大量足够的训练样本。

(2) 基于聚类的方法
基于聚类的方法把视频帧序列按照某种规则分类,在每一段进行特征的提取组成表示该段的特征矢量,进而通过聚类和相似度量等方法,将其中类别较少的段归为异常。常在处理离线状态下大量数据的异常检测问题时使用基于聚类的行为辨识方法。

SVM简介

支持向量机即常说的 SVM,全称是Support Vector
Machine。支持向量机是建立在统计学的VC维理论与结构化最小风险原理的基础上的,通过将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间建立一个最大间隔超平面,这个超平面被称为最优分类面,是支持向量机方法的理论基础。

SVM跌倒检测原理

我设计了一种运动物体行为辨识中采用基于两级SVM分类器的方法。

第一级SVM分类器用于判决运动物体是否处于非直立(下蹲、跌倒等)状态,提取物体的宽高比、最小包含物体矩形框面积、最小包含物体矩形框周长、运动物体高度等特征进行分类器的训练和分类判决。对于第一级分类器判决为非直立状态的图像帧,将它送入第二级SVM分类器进行分类判决。

第二级SVM分类器用于区分运动物体处于跌倒或其他的非直立状态,提取Zernike矩特征、运动物体的高度、运动物体的宽度、运动物体轮廓面积、运动物体轮廓周长等特征进行分类器的训练和分类判决。如果第二级
SVM 分类器判决为属于跌倒姿势状态类, 系统自动发出报警信息。

算法流程

在这里插入图片描述

算法效果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

深度学习跌倒检测

介绍一个效果非常不错的网络,使用数据集在该网络下训练后得到的跌倒检测效果粉肠不错。

最终效果

在这里插入图片描述

网络原理

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最后

🧿 更多资料, 项目分享:

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1126086.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

分布式事务及CAP和BASE定理

一、分布式事务 单体应用肯定就不存在分布式事务了,只有在分布式微服务系统中,各个服务之间通过RPC调用后,每个微服务有自己和数据库的连接,各个微服务的回滚不影响其他的微服务事务,这几必须使用分布式事务来解决分布…

CASAIM自动激光3D测量系统助力海外家电组装企业IQC来料检测装配尺寸测量

随着家电产品的不断创新发展,海外家电组装企业也面临着越来越高的质量标准,几何尺寸测量与控制是保证产品交付质量的基础。零部件、外壳壳体经过国内或东南亚其他地区生产好后,为了确保产品质量和一致性,外协件物料需要送往组装厂…

FDWS9510L-F085车规级 PowerTrench系列 P沟道增强型MOS管

PowerTrench MOSFET 是优化的电源开关,可提高系统效率和功率密度。 它们组合了小栅极电荷 (Qg)、小反向恢复电荷 (Qrr) 和软性反向恢复主体二极管,有助于快速切换交流/直流电源中的同步整流。 采用屏蔽栅极结构,可提供电荷平衡。 利用这一先进…

吃瓜教程2|线性模型

线性回归 “广义的线性模型”(generalized linear model),其中,g(*)称为联系函数(link function)。 线性几率回归(逻辑回归) 线性判别分析 想让同类样本点的…

biocParallel学习

我好像做了一个愚蠢的测试 rm(listls()) suppressPackageStartupMessages({library(SingleCellExperiment)library(scMerge)library(scater)library(Matrix) })setwd("/Users/yxk/Desktop/test/R_parallel/") load("./data/exprsMat.RData") load(".…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (119)-- 算法导论10.3 4题

四、用go语言,我们往往希望双向链表的所有元素在存储器中保持紧凑,例如,在多数组表示中占用前m 个下标位置。(在页式虚拟存储的计算环境下,即为这种情况。)假设除指向链表本身的指针外没有其他指针指向该链表的元素,试…

laravel框架介绍(二) 打开站点:autoload.php报错

Laravel:require..../vendor/autoload.php错误的解决办法 打开站点:http://laraveltest.com:8188/set_api-master/public/ set_api-master\public\index.php文件内容为: 解决办法: 1. cd 到该引用的根目录,删除 compo…

【JavaEE初阶】 常见的锁策略详解

文章目录 🛬常见的锁策略🌴乐观锁 vs 悲观锁🎋读写锁🌳重量级锁 vs 轻量级锁🎄自旋锁(Spin Lock)🍀公平锁 vs 非公平锁🎍可重入锁 vs 不可重入锁 🛫相关面试题…

超级马里奥

欢迎来到程序小院 超级马里奥 玩法&#xff1a;点击鼠标左键进行马里奥跳跃&#xff0c;带着马里奥跳跃不同的障碍物&#xff0c;统计分数&#xff0c;快去玩变态超级玛丽吧^^。开始游戏https://www.ormcc.com/play/gameStart/193 html <canvas id"gamescene"&g…

软件测试( 基础篇)

前言 从这篇博文开始&#xff0c;我们将作为一名刚刚加入测试团队的菜鸟&#xff0c;开始一次测试之旅。 在这里我们将讨论以下问题&#xff1a; 软件测试的生命周期 如何描述一个bug 如何定义bug的级别 bug的生命周期 产生争执怎么办 软件测试的生命周期 先回顾一个点&#…

TortoiseSVN安装与配置教程:使用内网穿透实现公网提交文件到本地SVN服务器

文章目录 前言1. TortoiseSVN 客户端下载安装2. 创建检出文件夹3. 创建与提交文件4. 公网访问测试 前言 TortoiseSVN是一个开源的版本控制系统&#xff0c;它与Apache Subversion&#xff08;SVN&#xff09;集成在一起&#xff0c;提供了一个用户友好的界面&#xff0c;方便用…

SpringBoot整合redis实现过期Key监控处理(最简单模式)

前言&#xff1a;写这篇文章的目的主要是这方面的知识我是第一次实际运用到&#xff0c;在项目里面有个功能&#xff0c;需要登录的时候根据手机号发送短信验证码&#xff0c;我看了公司的代码是用redis过期key监控实现的&#xff0c;由于之前没有接触过这类&#xff0c;现在写…

Java CC 解析 SQL 语法示例

示例&#xff1a;SimpleSelectParser 解析 select 11; 输出 2&#xff1b; 0&#xff09;总结 编写 JavaCC 模板&#xff0c;*.jj 文件。 编译生成代码文件。 移动代码文件到对应的包下。 调用生成的代码文件。 1&#xff09;JavaCC 模板 main/javacc/SimpleSelectParse…

C# Socket通信从入门到精通(3)——单个异步TCP客户端C#代码实现

前言: Socket通信中有tcp通信,并且tcp有客户端,tcp客户端程序又分为同步通信和异步通信,所谓同步通信其实就是阻塞式通信,比如客户端调用接收服务器数据函数以后,如果服务器没有发送数据给客户端,则客户端程序会一直阻塞一直到客户端接收到服务器的数据为止;所谓异步通…

电脑文件加密软件

天锐绿盾电脑文件加密软件是一款专业的信息安全防泄密软件。该软件基于核心驱动层的透明加密软件&#xff0c;为企业提供信息化防泄密一体化方案&#xff0c;不改变操作习惯&#xff0c;不降低工作效率&#xff0c;实现数据防泄密管理。 PC访问地址&#xff1a; https://isite…

Redis incr实现流水号自动增长

文章目录 问题描述&#xff1a;实现思路代码案例 问题描述&#xff1a; Java项目实现流水号自动增长&#xff0c;项目需求中有时需要生成一定规则递增编号&#xff1a; eg用户编码自动生成&#xff0c;规则&#xff1a;user7位数字&#xff0c;每次新增自增长&#xff0c;例&…

Nginx安装配置项目部署然后加SSL

个人操作笔记记录 第一步&#xff1a;把 nginx 的源码包nginx-1.8.0.tar.gz上传到 linux 系统 第二步&#xff1a;解压缩 tar zxvf nginx-1.8.0.tar.gz 第三步&#xff1a;进入nginx-1.8.0目录 使用 configure 命令创建一 makeFile 文件。 直接复制过去运行 ./configur…

考过PMP之后,要不要继续学CSPM?

在7年前拿下了PMP证书&#xff0c;但又在今年报名了CSPM中级的学习&#xff0c;身边很多人都疑问&#xff0c;为什么还要继续花钱考一个新出的证书&#xff1f;是不是闲的没事干&#xff1f;下面跟大家说下我的想法&#xff0c;仅作参考。 1&#xff09;了解项目管理行业的新动…

OpenCV视频车流量识别详解与实践

视频车流量识别基本思想是使用背景消去算法将运动物体从图片中提取出来&#xff0c;消除噪声识别运动物体轮廓&#xff0c;最后&#xff0c;在固定区域统计筛选出来符合条件的轮廓。 基于统计背景模型的视频运动目标检测技术&#xff1a; 背景获取&#xff1a;需要在场景存在…

【Python微信机器人】第二篇:将python注入到其他进程

目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python将python注入到其他进程并运行使用C写一个python的pyd库&#xff0c;用于实现inline hookPython ctypes库的使用使用ctypes主动调用进程内的任意函数使用汇编引擎调用进程内的任意函数(为了调用不遵…