【跌倒检测】基于计算机视觉和帧差法的人体跌倒检测系统附matlab代码

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简介: 【跌倒检测】基于计算机视觉和帧差法的人体跌倒检测系统附matlab代码

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⛄ 内容介绍

一种基于人体姿态估计的跌倒检测方法.包括接入视频,对视频进行解码得到视频帧,对视频帧做实时人体姿态估计,获取视频帧中人的关节点坐标;根据关节点的坐标位置,判断是否跌倒,本发明根据人体姿态估计,获取人体关节点的位置信息,根据部分关节点之间的位置关系判断是否有"跌倒"出现.

⛄ 部分代码

function [rectx,recty,area,perimeter] = minboundrect(x,y,metric)

% minboundrect: Compute the minimal bounding rectangle of points in the plane

% usage: [rectx,recty,area,perimeter] = minboundrect(x,y,metric)

%

% arguments: (input)

%  x,y - vectors of points, describing points in the plane as

%        (x,y) pairs. x and y must be the same lengths.

%

%  metric - (OPTIONAL) - single letter character flag which

%        denotes the use of minimal area or perimeter as the

%        metric to be minimized. metric may be either 'a' or 'p',

%        capitalization is ignored. Any other contraction of 'area'

%        or 'perimeter' is also accepted.

%

%        DEFAULT: 'a'    ('area')

%

% arguments: (output)

%  rectx,recty - 5x1 vectors of points that define the minimal

%        bounding rectangle.

%

%  area - (scalar) area of the minimal rect itself.

%

%  perimeter - (scalar) perimeter of the minimal rect as found

%

%

% Note: For those individuals who would prefer the rect with minimum

% perimeter or area, careful testing convinces me that the minimum area

% rect was generally also the minimum perimeter rect on most problems

% (with one class of exceptions). This same testing appeared to verify my

% assumption that the minimum area rect must always contain at least

% one edge of the convex hull. The exception I refer to above is for

% problems when the convex hull is composed of only a few points,

% most likely exactly 3. Here one may see differences between the

% two metrics. My thanks to Roger Stafford for pointing out this

% class of counter-examples.

%

% Thanks are also due to Roger for pointing out a proof that the

% bounding rect must always contain an edge of the convex hull, in

% both the minimal perimeter and area cases.

%

%

% Example usage:

%  x = rand(50000,1);

%  y = rand(50000,1);

%  tic,[rx,ry,area] = minboundrect(x,y);toc

%

%  Elapsed time is 0.105754 seconds.

%

%  [rx,ry]

%  ans =

%      0.99994  -4.2515e-06

%      0.99998      0.99999

%   2.6441e-05            1

%  -5.1673e-06   2.7356e-05

%      0.99994  -4.2515e-06

%

%  area

%  area =

%      0.99994

%

%

% See also: minboundcircle, minboundtri, minboundsphere

%

%

% Author: John D'Errico

% E-mail: woodchips@rochester.rr.com

% Release: 3.0

% Release date: 3/7/07


% default for metric

if (nargin<3) || isempty(metric)

 metric = 'a';

elseif ~ischar(metric)

 error 'metric must be a character flag if it is supplied.'

else

 % check for 'a' or 'p'

 metric = lower(metric(:)');

 ind = strmatch(metric,{'area','perimeter'});

 if isempty(ind)

   error 'metric does not match either ''area'' or ''perimeter'''

 end

 

 % just keep the first letter.

 metric = metric(1);

end


% preprocess data

x=x(:);

y=y(:);


% not many error checks to worry about

n = length(x);

if n~=length(y)

 error 'x and y must be the same sizes'

end


% start out with the convex hull of the points to

% reduce the problem dramatically. Note that any

% points in the interior of the convex hull are

% never needed, so we drop them.

if n>3

 edges = convhull(x,y);  % 'Pp' will silence the warnings


 % exclude those points inside the hull as not relevant

 % also sorts the points into their convex hull as a

 % closed polygon

 

 x = x(edges);

 y = y(edges);

 

 % probably fewer points now, unless the points are fully convex

 nedges = length(x) - 1;

elseif n>1

 % n must be 2 or 3

 nedges = n;

 x(end+1) = x(1);

 y(end+1) = y(1);

else

 % n must be 0 or 1

 nedges = n;

end


% now we must find the bounding rectangle of those

% that remain.


% special case small numbers of points. If we trip any

% of these cases, then we are done, so return.

switch nedges

 case 0

   % empty begets empty

   rectx = [];

   recty = [];

   area = [];

   perimeter = [];

   return

 case 1

   % with one point, the rect is simple.

   rectx = repmat(x,1,5);

   recty = repmat(y,1,5);

   area = 0;

   perimeter = 0;

   return

 case 2

   % only two points. also simple.

   rectx = x([1 2 2 1 1]);

   recty = y([1 2 2 1 1]);

   area = 0;

   perimeter = 2*sqrt(diff(x).^2 + diff(y).^2);

   return

end

% 3 or more points.


% will need a 2x2 rotation matrix through an angle theta

Rmat = @(theta) [cos(theta) sin(theta);-sin(theta) cos(theta)];


% get the angle of each edge of the hull polygon.

ind = 1:(length(x)-1);

edgeangles = atan2(y(ind+1) - y(ind),x(ind+1) - x(ind));

% move the angle into the first quadrant.

edgeangles = unique(mod(edgeangles,pi/2));


% now just check each edge of the hull

nang = length(edgeangles);

area = inf;

perimeter = inf;

met = inf;

xy = [x,y];

for i = 1:nang

 % rotate the data through -theta

 rot = Rmat(-edgeangles(i));

 xyr = xy*rot;

 xymin = min(xyr,[],1);

 xymax = max(xyr,[],1);

 

 % The area is simple, as is the perimeter

 A_i = prod(xymax - xymin);

 P_i = 2*sum(xymax-xymin);

 

 if metric=='a'

   M_i = A_i;

 else

   M_i = P_i;

 end

 

 % new metric value for the current interval. Is it better?

 if M_i<met

   % keep this one

   met = M_i;

   area = A_i;

   perimeter = P_i;

   

   rect = [xymin;[xymax(1),xymin(2)];xymax;[xymin(1),xymax(2)];xymin];

   rect = rect*rot';

   rectx = rect(:,1);

   recty = rect(:,2);

 end

end

% get the final rect


% all done


end % mainline end


⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 谢开明. 基于GPRS的跌倒检测报警系统的设计与实现[D]. 重庆大学, 2010.

[2] 王竞禹, 张晖, 钟琳灏,等. 一种基于计算机视觉的人体跌倒检测方法:.

[3] 周民刚. 基于计算机视觉的人体跌倒检测算法研究[J].  2013.

[4] 张璐. 基于计算机视觉的人体室内跌倒检测方法研究[D]. 山东理工大学.

⛳️ 完整代码

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