基于人体骨架模型的远红外视频下老人摔倒检测

利用远红外光谱视频进行老人摔倒检测研究,提出一种基于人体骨架模型的远红外视频下老人摔倒检测算法;采用YOLOv4-Tiny算法获取远红外视频中人体目标位置,再利用COCO数据集训练的区域多人姿态估计网络模型,直接对自采集的远红外视频进行人体骨架提取,得到人体关节点序列,然后对人体骨架建立时空图卷积模型进行特征提取进而检测摔倒行为,并在自采集的远红外与可见光数据集中进行算法测试。结果表明,该算法对远红外数据集的摔倒检测准确率为87.71%,验证了算法对远红外视频下摔倒行为检测的有效性。     

基于多特征分析的摔倒检测算法设计

针对已有摔倒检测算法误检率高的缺点,提出了一种改进的摔倒检测算法.首先采用混合高斯模型对前景目标进行检测,然后进行中值滤波和形态学处理来提取前景目标.在人体宽高比和有效面积比的基础上,采用了质心的变化、方向角度和运动系数作为特征来判断人体是否摔倒.实验结果表明,和传统算法相比,该算法具有更高的准确度,识别度高,算法复杂度低,能有效地防止误判.     

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。     

塔图像的一种自动定位算法

在提取塔图像角点信息的基础上,首先利用塔正面图像基本满足建筑区域左右对称性的特点,计算塔区域中轴,再自动定位塔顶和左右塔角点,最后根据这三个关键点划定塔建筑区域.实验结果表明,该算法简单、省时、定位准确率较高.     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

基于模糊神经网络的人体摔倒特征参数算法研究

提出基于模糊神经网络的人体摔倒检测方案,以运动数据、脉搏信号和温度作为特征参量,设计采用三种传感器提供不同的人体信息信号,将模糊算法与神经网络算法融合,计算摔倒报警概率。实验结果表明,该系统能够提高摔倒检测的准确率,降低误报率。     

基于图像的老年人马路意外摔倒昏厥自动监测系统设计

针对现有道路状况监测系统对老年人摔倒等意外缺少必要的监控功能,设计了一套基于计算机分布式视觉模型的可监控行人意外状况的视觉监控系统。监控系统设计了底层控制站视觉信息采集模块和DP总线信息传递模块,准确、实时地检测出摔倒、昏厥、长期倒地等针对老年人的意外事件,增加了当前监控系统功能。系统利用前100帧道路实时图像的均值作为初始背景;根据不同意外事件获取背景图像进行实时更新;利用差分法获取差分图像,并进行形态学处理;根据DSP处理器得到的老年人不同姿态的二值图上运动目标的特征,判断发生了哪类意外事件。针对该系统的实验结果表明,系统对摔倒、昏厥、行走等事件检测正确率达到86.5%,适用于信息融合型的交通智能监控系统应用。     

一种用于视频监控的运动检测算法及实现

运动检测是视频安全监控中较为重要的组成部分。对Bayes法则的门限检测算法加以改进,提出了一种应用于视频监控的运动检测算法,并且介绍了算法的具体实现过程,给出了实现的结果。     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

便携式人体跌倒检测及自动预警方法研究

传统人体跌倒检测和预警方法受地点限制,且采集人体行为数据不可靠,导致检测和预警精度低,实用性差。为此,提出一种新的便携式人体跌倒检测及自动预警方法。通过对人体行走、弯腰、站立、坐下、躺下和跌倒等动作角度进行分析,发现跌倒时人体有显著的角度变化。对采集的角度数据波形阶段进行分割,通过信号时域对波形进行判断。利用K-L变换方法从庞大的特征量集合中获取合理特征量,分别是加速度峰值和倾角变化值,介绍其计算方法,找出最佳判断值。将跌倒检测方法编写成代码在便携式设备上实现,开发便携式设备终端智能APP,实现人体跌倒自动预警。实验结果表明,所提方法实用性强,跌倒检测和预警精度高。     

一种改进视觉背景提取（ViBe）算法的车辆检测方法

视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法应用在车辆检测时存在一个比较明显的缺点,即当视频第1帧中存在待检测的移动车辆时,在后续帧的车辆检测过程中,对应第1帧中车辆的位置处会出现鬼影并且鬼影会持续一段时间才会彻底消失,从而干扰后续帧的检测效果。提出一种改进的ViBe建模方法,新方法在前n帧中实现初始模型的初始化,并结合ViBe算法的更新方法进行模型更新。在不同分辨率、不同场景的视频中对原算法和提出的改进方法进行对比实验,实验结果表明,在第1帧中不包含车辆和包含车辆2种情况下,提出的改进的算法都能有效地检测出移动车辆且不会产生鬼影的问题。因此,改进方法比原算法更有效和实用。     

基于优化YOLOv5s的老人跌倒检测算法

针对跌倒对老年人安全性问题造成的影响,以及现有目标检测模型在人物跌倒时易漏检、鲁棒性和泛化能力差等问题,对YOLOv5s算法进行优化,提出一种老人跌倒检测算法。使用改进的RepVGG模块代替YOLOv5s算法中的3×3卷积模块,优化损失函数,选择K-means++算法对所用数据集进行聚类优化。结果表明,所提算法的鲁棒性好、泛化能力强,平均准确率比YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5s, CBAM-YOLOv5s模型分别提高了9%,8%,3%和1.2%。所提出的算法能够满足现实中不同场景对老人跌倒行为的检测需求,可以应用于移动设备或者监控设备中,在老年人安全保障领域发挥重要作用。     

一种改进的基于子带谱熵的语音激活检测方法

语音信号的激活检测(voice activity detection,VAD)是变速率语音编码的关键技术,用来检测通信时是否有语音片存在.在有噪环境下对语音信号的激活检测是非常重要而困难的.对传统子带谱熵算法进行了改进,提出了一种能够用于语音激活检测的新算法.该算法利用语音谱熵和噪声谱熵分布的不同,将信号的数字特征(方差、均值等)与传统子带谱熵相结合,用于区分语音段和非语音段.计算机仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,改进后的子带谱熵算法能很好地区分说话人的语音段和非语音段,在某种程度上解决了传统语音激活检测算法结构复杂、参数难调、易受噪声影响等问题.     

一种改进的基于子带谱熵的语音激活检测方法

语音信号的激活检测(voice activity detection,VAD)是变速率语音编码的关键技术,用来检测通信时是否有语音片存在。在有噪环境下对语音信号的激活检测是非常重要而困难的。对传统子带谱熵算法进行了改进,提出了一种能够用于语音激活检测的新算法。该算法利用语音谱熵和噪声谱熵分布的不同,将信号的数字特征(方差、均值等)与传统子带谱熵相结合,用于区分语音段和非语音段。计算机仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,改进后的子带谱熵算法能很好地区分说话人的语音段和非语音段,在某种程度上解决了传统语音激活检测算法结构复杂、参数难调、易受噪声影响等问题。     

数字视频监控系统中运动检测算法及应用

运动检测是图像处理和分析系统的关键技术,本文详细阐述了数字视频监控系统中运动物体检测算法中的帧差法,该算法主要基于视频帧图像的变化分析;以及运动方向判断算法中基于视频块的匹配算法,并介绍了基于这两个算法的一个系统的实现.     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

基于MIC角点检测的改进算法

针对MIC角点检测算法具有角点定位不够精确、误检、漏检等缺点,提出一种改进的MIC角点检测算法．为了克服MIC角点检测算法角点定位不准确的缺点,该检测算法利用最小二乘技术对角点局部方向线进行拟合,实现角点的亚像素定位;同时为了克服MIC角点检测易混淆边界点和角点的缺陷,引入检测直线,根据拟合点到检测直线的距离是否大于某一阈值剔除边界伪角点．实验结果表明,改进的MIC角点检测算法角点检测性能明显提高．