控制与决策

作者：于乃功,柏德国

单位：北京工业大学信息学部，北京100124;计算智能与智能系统北京重点实验室，北京100124,,数字社区教育部工程研究中心，北京100124,

关键词：跌倒实时检测;深度学习;人体姿态估计;单目相机;机器人;嵌入式

基金：国家自然科学基金项目(61573029)；国家重点研发计划项目(2017YFC0209905).

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.

来源：2020年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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