公开(公告)号：CN112215185B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202011131723.7

申请日：2020-10-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 许源平 ,  张朝龙 ,  冯暄 ,  许志杰 ,  曹衍龙 ,  卢军 ,  黄健 ,  咬登国 ,  石雅静 ,  许曹荣 ,  王万婷

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种从监控视频中检测跌倒行为的系统及方法，属于视频监控技术领域，包括依次连接的关键帧提取模块、行人检测模块、人体关键点检测模块、连续姿态特征编码模块以及输出模块。本发明从监控视频中检测跌倒行为包括从监控画面中检测行人、人体关键点检测与姿态估计、连续时间域的人体姿态类图像特征编码和基于CNN卷积神经网络的跌倒行为分类器四个部分，解决了现有技术跌倒检测系统需要额外穿戴设备、检测精度不高和需要额外安装监控设备的缺陷和不足，提供一种低成本、无需额外安装监控设备的、从现有的普通监控摄像头所拍摄的视频中分析人体的动作行为，并检测是否有跌倒行为发生。

公开(公告)号：CN112215185A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011131723.7

申请日：2020-10-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 许源平 ,  张朝龙 ,  冯暄 ,  许志杰 ,  曹衍龙 ,  卢军 ,  黄健 ,  咬登国 ,  石雅静 ,  许曹荣 ,  王万婷

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种从监控视频中检测跌倒行为的系统及方法，属于视频监控技术领域，包括依次连接的关键帧提取模块、行人检测模块、人体关键点检测模块、连续姿态特征编码模块以及输出模块。本发明从监控视频中检测跌倒行为包括从监控画面中检测行人、人体关键点检测与姿态估计、连续时间域的人体姿态类图像特征编码和基于CNN卷积神经网络的跌倒行为分类器四个部分，解决了现有技术跌倒检测系统需要额外穿戴设备、检测精度不高和需要额外安装监控设备的缺陷和不足，提供一种低成本、无需额外安装监控设备的、从现有的普通监控摄像头所拍摄的视频中分析人体的动作行为，并检测是否有跌倒行为发生。