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改进混合高斯模型在人体跌倒检测中的应用  
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【英文篇名】 Research of human fall detection algorithm based on improved Gaussian mixture mode
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【作者】 孙朋; 夏飞; 张浩; 彭道刚; 马茜; 罗志疆;
【英文作者】 SUN Peng; XIA Fei; ZHANG Hao; PENG Daogang; MA Xi; LUO Zhijiang; College of Automation Engineering; Shanghai University of Electric Power; Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Management and Control for Power Process; CMIS Center; Tongji University;
【作者单位】 上海电力学院自动化工程学院; 上海发电过程智能管控工程技术研究中心; 同济大学CMIS中心;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 20期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 混合高斯模型; HSV; 分级特征; 跌倒检测;
【英文关键词】 Gaussian mixture model; HSV; hierarchical feature; fall detection;
【摘要】 提出了一种基于改进混合高斯模型的分级特征检测算法,对人体跌倒状态进行检测。针对实际目标检测过程中背景更新缓慢,阴影干扰等缺点,通过改进混合高斯模型进行背景更新,并根据阴影区域在HSV颜色空间的特征信息消除阴影干扰。利用人体最小面积外接矩形和垂直外接矩形对检测到的人体目标进行标记,分析目标区域的矩形宽高比、人体质心高度比和人体躯干倾斜角的特征变化。根据各个特征对人体不同状态的判断灵敏度,提出了一种分级特征检测的方法。首先通过人体躯干倾角的特征,判断出人处于非站立状态。接下来依次采用人体质心高度比和矩形宽高比的特征,确认人体处于跌倒状态。实验结果证明,采用提出的方法对人体跌倒状态进行检测,其环境适应性和跌倒检测准确率均高于采用背景差分和直接检测的各种方法。
【英文摘要】 A hierarchical feature detection based on improved Gaussian mixture model is proposed in this paper to detect the falls. Aiming at the drawbacks of low background updating rate and shadow interference, background model is updated by improving the Gaussian mixture model and the shadow interference is eliminated through the characteristics of shadows in the HSV color space. Human minimum area external rectangle and vertical external rectangle are used to detect the human body, and the characteristics of recta...
【基金】 上海市“科技创新行动计划”高新技术领域科研项目(No.15111106800)
【更新日期】 2017-11-03
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言根据国家统计局发布的数据,2015年中国总人口数量超13.6亿人,60周岁老龄人口2.1亿,占总人口的15.5%,我国已经步入老龄化社会。据相关资料分析,跌倒是导致老年人伤残甚至死亡的重要因素之一。及时地检测出老人跌倒,不仅能减小医疗开支,更能使老人 得到及时救助。因此,对人

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