專利名稱：用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)及檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，具體涉及一種用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)及檢測(cè)方法
背景技術(shù)：
隨著人口老齡化的加劇以及社會(huì)的發(fā)展，人口流動(dòng)性大大加速，使得很多子女不在老人身邊，空巢家庭也隨之誕生。獨(dú)居老人的健康保障面臨著嚴(yán)重的問題，其中，意外跌倒嚴(yán)重影響老年人的身體健康。專門的護(hù)理人員可以有效地防止這種情況的發(fā)生，但并非每個(gè)家庭都能夠承擔(dān)所帶來的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。現(xiàn)有技術(shù)中跌倒檢測(cè)技術(shù)可以分成三類基于視頻監(jiān)控的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，基于聲學(xué)的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)及基于穿戴式傳感器的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)。
基于視頻監(jiān)控的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)是在一定區(qū)域內(nèi)安裝攝像頭，拍攝人體活動(dòng)的畫面，通過圖像處理的方法，檢測(cè)是否有跌倒發(fā)生；基于聲學(xué)的跌倒的檢測(cè)系統(tǒng)是通過分析跌倒時(shí)的聲音信號(hào)來檢測(cè)是否有跌倒發(fā)生；基于穿戴式傳感器的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，指穿戴微型設(shè)備，如衣服、帽子、首飾等，來檢測(cè)人體的活動(dòng)?；谝曨l監(jiān)控的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)受到區(qū)域限制；基于聲學(xué)的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)準(zhǔn)確率有待提高；基于穿戴式傳感器的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，一般是通過水銀開關(guān)進(jìn)行跌倒檢測(cè)或者僅通過加速度傳感器方式進(jìn)行跌倒檢測(cè)，其缺點(diǎn)在于對(duì)于跌倒檢測(cè)的檢測(cè)方法單一、準(zhǔn)確率不夠高，容易造成假報(bào)警。隨著技術(shù)的改進(jìn)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以讓子女隨時(shí)隨地獲知獨(dú)居老人的居家情況，是一種有效、簡便的方式。但現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中大部分的維護(hù)、判斷、決策工作需要由人工完成，子女需要一直或定時(shí)觀看多臺(tái)攝像機(jī)的視頻，給他們?cè)斐闪祟~外的負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重影響他們的正常工作。而且人工的視頻監(jiān)視，容易造成監(jiān)控點(diǎn)的遺漏，另外，也存在著不穩(wěn)定性、隨意性、易疲勞性，使得監(jiān)視工作費(fèi)時(shí)費(fèi)力。目前少量的家居智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)多涉及實(shí)現(xiàn)安防、火災(zāi)方面的自動(dòng)檢測(cè)與報(bào)警；因此，面向獨(dú)居老人的突發(fā)意外，需要一種更加完善的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)及檢測(cè)方法。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷和不足，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)及檢測(cè)方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)區(qū)域局限性強(qiáng)、人力成本高，準(zhǔn)確率不夠高的問題。—種用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括視頻信號(hào)采集模塊、人體跟蹤與定位模塊、跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊、視頻信息智能存儲(chǔ)模塊，其特征在于，所述視頻信號(hào)采集模塊同時(shí)與人體跟蹤與定位模塊和視頻信息智能存儲(chǔ)模塊連接，所述人體跟蹤與定位模塊與跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊連接，所述跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊與視頻信息智能存儲(chǔ)模塊連接；其中，所述視頻信號(hào)采集模塊用于對(duì)其所覆蓋區(qū)域內(nèi)的同一場景從不同的角度進(jìn)行視頻信號(hào)采集并輸出；所述人體跟蹤與定位模塊用于采用人體頭部識(shí)別方式對(duì)視頻圖像中有人存在的場景進(jìn)行人體頭部定位；所述跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊用于根據(jù)人體頭部的運(yùn)行速度判斷在有人存在的場景位置中是否發(fā)生人體跌倒動(dòng)作；所述視頻信息智能存儲(chǔ)模塊用于按照設(shè)定時(shí)間段存儲(chǔ)有人存在的場景位置中的場景信息并在發(fā)生人體跌倒的情況下，將跌倒動(dòng)作發(fā)生前后預(yù)定時(shí)間段的視頻信息進(jìn)行單獨(dú)存儲(chǔ)。所述系統(tǒng)還包括報(bào)警模塊，所述報(bào)警模塊分別與視頻信息智能存儲(chǔ)模塊和跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊連接，所述報(bào)警模塊用于在跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊判斷出人體發(fā)生跌倒時(shí)，將從視頻信息智能存儲(chǔ)模塊獲取的跌倒視頻信息發(fā)送給相關(guān)人員進(jìn)行報(bào)警。

所述視頻信號(hào)采集模塊包括至少兩個(gè)第一視頻信號(hào)采集模塊和至少一個(gè)第二視頻信號(hào)采集模塊，所述第一視頻信號(hào)采集模塊分散于同一場景的不同位置，分別采集不同角度的場景信息；所述第二視頻信號(hào)采集模塊用于把第一視頻信號(hào)采集模塊采集到的同一場景的不同角度的視頻信息輸出。所述人體跟蹤與定位模塊包括第一顏色空間轉(zhuǎn)換單元、第二顏色空間轉(zhuǎn)換單元和人體頭部判斷單元，其中，所述第一顏色空間轉(zhuǎn)換單元用于將所述視頻信號(hào)采集模塊輸出的RGB格式
的彩色圖像利用公式(I)轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間，
CY = 0.229^ + 0.587G + 0.1145< Cb = -0.1687^-0.3313(3 + 0.55 + 123(I)
I Cr = 0.5/ -0.4187G-0.08135 + 123其中，R、G、B分別為對(duì)應(yīng)的RGB彩色圖像的紅色、綠色、藍(lán)色分量，Y為亮度分量，Cb為藍(lán)色分量，Cr為紅色分量；所述第二顏色空間轉(zhuǎn)換單元用于將所述YCbCr顏色空間利用下述公式(2-1)、公式(2-2)、公式(3-1)、公式(3-2)、公式(4-1)和公式(4-2)非線性變換到Y(jié)Cb’ Cr’空間，取1=125，Kh=188, Ymin=16, Ymax=235，其中 K1, Kh, Ymax，Ymin 為下述公式中的變量參數(shù)；
\o^+l0^-Y) ,IfY <K,C4(F)=(2-1)
—^max ~Kh
\54+lJ^LlIljjYKKlCr(F)= 7f(y]Z\(2—2)
154 + -^~> Kh根據(jù)公式(2-1)和公式(2-2)計(jì)算Q(F)和, G(r)和G(F)為中間變量；
權(quán)利要求
1.一種用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括視頻信號(hào)采集模塊、人體跟蹤與定位模塊、跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊、視頻信息智能存儲(chǔ)模塊，其特征在于，所述視頻信號(hào)采集模塊同時(shí)與人體跟蹤與定位模塊和視頻信息智能存儲(chǔ)模塊連接，所述人體跟蹤與定位模塊與跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊連接，所述跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊與視頻信息智能存儲(chǔ)模塊連接；其中， 所述視頻信號(hào)采集模塊用于對(duì)其所覆蓋區(qū)域內(nèi)的同一場景從不同的角度進(jìn)行視頻信號(hào)米集并輸出； 所述人體跟蹤與定位模塊用于采用人體頭部識(shí)別方式對(duì)視頻圖像中有人存在的場景進(jìn)行人體頭部定位； 所述跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊用于根據(jù)人體頭部的運(yùn)行速度判斷在有人存在的場景位置中是否發(fā)生人體跌倒動(dòng)作； 所述視頻信息智能存儲(chǔ)模塊用于按照設(shè)定時(shí)間段存儲(chǔ)有人存在的場景位置中的場景信息并在發(fā)生人體跌倒的情況下，將跌倒動(dòng)作發(fā)生前后預(yù)定時(shí)間段的視頻信息進(jìn)行單獨(dú)存儲(chǔ)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括報(bào)警模塊，所述報(bào)警模塊分別與視頻信息智能存儲(chǔ)模塊和跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊連接，所述報(bào)警模塊用于在跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊判斷出人體發(fā)生跌倒時(shí)，將從視頻信息智能存儲(chǔ)模塊獲取的跌倒視頻信息發(fā)送給相關(guān)人員進(jìn)行報(bào)警。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述報(bào)警模塊通過無線傳輸方式進(jìn)行報(bào)警。
4.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻信號(hào)采集模塊包括至少兩個(gè)第一視頻信號(hào)采集模塊和至少一個(gè)第二視頻信號(hào)采集模塊，所述第一視頻信號(hào)采集模塊分散于同一場景的不同位置，分別采集不同角度的場景信息；所述第二視頻信號(hào)采集模塊用于把第一視頻信號(hào)采集模塊采集到的同一場景的不同角度的視頻信息輸出。
5.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述人體跟蹤與定位模塊包括第一顏色空間轉(zhuǎn)換單元、第二顏色空間轉(zhuǎn)換單元和人體頭部判斷單元， 其中，所述第一顏色空間轉(zhuǎn)換單元用于將所述視頻信號(hào)采集模塊輸出的RGB格式的彩色圖像利用公式(I)轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間，
6.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊通過檢測(cè)人體頭部的運(yùn)動(dòng)速度，并與預(yù)設(shè)的運(yùn)動(dòng)速度的閾值進(jìn)行比較，來判斷是否發(fā)生人體跌倒動(dòng)作。
7.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括遠(yuǎn)程訪問服務(wù)器模塊，所述遠(yuǎn)程訪問服務(wù)器模塊用于提供遠(yuǎn)程視頻訪問服務(wù)。
8.一種用于人體跌倒檢測(cè)的方法，所述方法包括，對(duì)同一場景從不同的角度進(jìn)行視頻信號(hào)采集并輸出； 采用人體頭部識(shí)別方式對(duì)視頻圖像中有人存在的場景進(jìn)行人體頭部定位； 根據(jù)人體頭部的運(yùn)行速度判斷在有人存在的場景位置中是否發(fā)生人體跌倒動(dòng)作。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的人體跌倒檢測(cè)方法，其特征在在于，所述采用人體頭部識(shí)別方式對(duì)視頻圖像中有人存在的場景進(jìn)行人體頭部定位，包括，51:將所述視頻信號(hào)采集模塊輸出的RGB格式的彩色圖像利用公式(I)轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間，
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的人體跌倒檢測(cè)方法，其特征在在于，所述跌倒動(dòng)作檢測(cè)模塊通過檢測(cè)人體頭部的運(yùn)動(dòng)速度來判斷是否發(fā)生跌倒動(dòng)作，包括， 獲取人體頭部在同一場景內(nèi)的N個(gè)視頻信號(hào)采集模塊的圖像空間的最大值速度值，采用公式(6)計(jì)算R : 若R > RTh，則判斷發(fā)生了跌倒的情況； 若R < RTh，則判斷未發(fā)生跌倒的情況； 其中，RTh為閾值；A為人體頭部區(qū)域在圖像中的面積；所述視頻信號(hào)采集模塊用于對(duì)其所覆蓋區(qū)域內(nèi)的場景實(shí)時(shí)進(jìn)行視頻信號(hào)采集。
全文摘要
本發(fā)明公開一種用于人體跌倒檢測(cè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)及檢測(cè)方法，所述系統(tǒng)具有人體意外跌倒檢測(cè)功能，并能夠及時(shí)以無線傳輸方式進(jìn)行報(bào)警且自動(dòng)保存跌倒情況發(fā)生前后的視頻信息以便回溯。本發(fā)明的技術(shù)方案可大大節(jié)省人力成本，具有不易受遮擋，全方位視頻監(jiān)測(cè)，檢測(cè)準(zhǔn)確率高，報(bào)警及時(shí)，報(bào)警信號(hào)豐富，使用方便等優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102831750SQ20121030669
公開日2012年12月19日 申請(qǐng)日期2012年8月24日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月24日
發(fā)明者張穎鋒 申請(qǐng)人:張穎鋒