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作者:

于乃功 (于乃功.) (学者:于乃功) | 柏德国 (柏德国.)

收录:

CQVIP CSCD

摘要:

为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

关键词:

人体姿态估计 单目相机 嵌入式 机器人 深度学习 跌倒实时检测

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部
  • [ 2 ] 计算智能与智能系统北京重点实验室
  • [ 3 ] 数字社区教育部工程研究中心北京100124

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来源 :

控制与决策

年份: 2020

期: 11

卷: 35

页码: 2761-2766

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