86、人体跌倒检测与协同训练算法分析

人体跌倒检测与协同训练算法分析

1. 人体跌倒检测系统

在人体跌倒检测领域，传统的 3D 模型虽能提供丰富信息，但计算成本高。为满足实时跌倒检测系统的需求，影子辅助方法应运而生，它虽信息不如 3D 模型丰富，但能有效降低计算成本，且可检测任意角度的跌倒。

该方法有两大贡献：
- 首次将影子引入人体活动识别，此前影子多用于航空图像中建筑物高度测量。
- 基于影子分析、形状分析和运动分析的智能组合，开发出跌倒检测系统，在 1 - 10 帧的短序列中实现 100% 的检测率和低误报率，同时满足实时性要求。

1.1 前景物体与移动影子检测

前景物体分割和移动影子检测是人体跌倒检测方案中的重要预处理步骤。可使用统计背景减除和影子检测算法，也可采用其他前景提取和移动影子检测算法。
- 背景建模 ：通过选择的几张图像获取背景模型及其参数，假设背景模型中的每个像素相互独立，用四元组 < Ei, Si, ai, bi > 表示。其中：
- (S_i = [\sigma_R(i), \sigma_G(i), \sigma_B(i)])，(\sigma_R(i), \sigma_G(i), \sigma_B(i)) 是第 i 个像素在 N 个训练帧中红、绿、蓝值的标准差。
- (E_i = [\mu_R(i), \mu_G(i), \mu_B(i)])，(\mu_R(i), \mu_G(i), \mu_B(i)) 是第 i 个像素在 N 个训练帧中红、绿、蓝值的算术平均值。
- 为衡量当前图像中像素 (I_i = [I_R(i), I_G(i), I_B(i)]) 与