文献类型：期刊文章

作　　者：李文阳[1] 马行[1] 穆春阳[2]

LI Wenyang;MA Xing;MU Chunyang(Institute of Information and Communication Technology,North Minzu University,Yinchuan 750021,China;College of Mechatronic Engineering,North Minzu University,Yinchuan 750021,China)

机构地区：[1]北方民族大学信息与通信技术研究所,宁夏银川750021 [2]北方民族大学机电工程学院,宁夏银川750021

出　　处：《现代电子技术》

基　　金：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)~~

年　　份：2019

卷　　号：42

期　　号：6

起止页码：142-145

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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,不间断地实时检测,为老人意外跌倒提供安全保障。

关 键 词：KINECT V2 RGB-D  骨骼图像  阈值分析  意外跌倒 实时检测

分 类 号：TN911.23-34]