基于帧差法和计算机视觉的人体跌倒检测系统

基于帧差法和计算机视觉的人体跌倒检测系统

随着人口老龄化的加剧，老年人摔倒的风险越来越高，这给他们的身体健康和生命安全带来了很大的威胁。因此，开发一种能够自动检测人体跌倒并及时报警或求救的技术显得尤为重要。本文提出了一种基于帧差法和计算机视觉的人体跌倒检测系统，并附上Matlab代码实现。

一、研究背景

人体跌倒是指突然失去平衡和姿态，在地面上受到撞击的意外事件。跌倒会对老年人的身体健康产生极大的危害，如骨折、内出血等。在一些特殊环境下，如独居老人、独自外出等，一旦发生跌倒，如果不能及时得到救助，很可能会造成不必要的伤害和死亡。因此，研究如何快速准确地检测人体跌倒，成为了计算机视觉领域中的一个重要问题。

二、相关工作

许多学者已经提出了很多方法来检测人体跌倒，包括基于加速度计、陀螺仪和压力传感器的硬件方法，以及基于计算机视觉和深度学习的软件方法。其中，基于计算机视觉的方法通常依赖于视频或图像中的特征或动作来判断是否发生了跌倒。

现有的基于计算机视觉的人体跌倒检测方法可以分为两类：一类是使用图像处理方法对原始图像进行预处理，提取跌倒事件所需的特征，并将其输入到分类器中进行分类；另一类是使用背景差法和帧差法等技术，比较相邻图像之间的差异，进而判断是否发生了跌倒事件。

本文采用帧差法进行人体跌倒检测，其思想是通过比较相邻帧之间的像素变化来检测是否发生了跌倒事件。