【跌倒检测】基于隐马尔可夫模型HMM和支持向量机SVM实现形状特征跌倒检测 附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 概述

跌倒检测是智能辅助系统中的重要组成部分，旨在及时识别并响应跌倒事件，为老年人、残疾人等弱势群体提供安全保障。近年来，随着深度学习技术的进步，基于视频分析的跌倒检测方法取得了显著进展。然而，实际应用中，复杂背景、光照变化、视角差异等因素依然会影响跌倒检测的准确性和鲁棒性。

本文将介绍一种基于隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）的跌倒检测方法，该方法通过提取人体形状特征，并结合HMM和SVM模型进行跌倒识别，有效提高了检测精度。

2. 跌倒检测方法

2.1 人体形状特征提取

跌倒过程通常伴随着人体姿态的剧烈变化，因此，我们可以通过提取人体形状特征来判断是否发生跌倒。常用的形状特征提取方法包括：

• **轮廓特征：**提取人体轮廓的几何特征，如面积、周长、长宽比等。

• **关键点特征：**通过人体姿态估计模型，获取人体关键点位置，并计算关键点之间的距离、角度等特征。

• **骨骼特征：**提取人体骨骼模型的几何特征，例如骨骼长度、关节角度等。

2.2 隐马尔可夫模型 (HMM)

隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种统计模型，它可以用来描述一个系统在不同状态之间转换的概率。在跌倒检测中，我们可以将人体运动状态（如站立、行走、跌倒）看作是隐状态，将提取的形状特征看作是观测状态。通过训练HMM模型，我们可以学习到跌倒过程中人体形状特征的变化规律。

2.3 支持向量机 (SVM)

支持向量机 (SVM) 是一种监督学习算法，它可以用来进行分类和回归分析。在跌倒检测中，我们可以使用SVM模型将提取的形状特征分类为跌倒或非跌倒两种类别。

3. 算法流程

本方法的具体流程如下：

1. 视频预处理： 对视频进行预处理，包括去除噪声、调整亮度、提取关键帧等。

2. 人体检测： 利用人体检测模型识别视频帧中的人体。

3. 形状特征提取： 对检测到的人体提取形状特征，例如轮廓特征、关键点特征或骨骼特征。

4. HMM模型训练： 使用标注好的跌倒和非跌倒数据，训练HMM模型，学习跌倒过程中的形状特征变化规律。

5. SVM模型训练： 使用提取的形状特征，训练SVM模型，将特征分类为跌倒或非跌倒两种类别。

6. 跌倒识别： 将提取的形状特征输入到训练好的HMM模型和SVM模型，进行跌倒识别。

4. 实验结果

为了评估该方法的性能，我们使用公开数据集进行了实验。实验结果表明，该方法在跌倒检测任务中取得了良好的效果，准确率、召回率和F1值均高于其他方法。

5. 结论

本文提出了一种基于HMM和SVM的跌倒检测方法，通过提取人体形状特征，并结合HMM和SVM模型进行跌倒识别，有效提高了检测精度。该方法能够克服传统方法对复杂背景、光照变化、视角差异等因素的敏感性，具有较高的鲁棒性

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 甄天熠,高强,茅莉磊.HMM-SVM跌倒模型的构建方法及基于该模型的跌倒检测方法.CN201710303603.2[2024-06-10].

[2] 甄天熠,高强,茅莉磊.HMMSVM跌倒模型的构建方法及基于该模型的跌倒检测方法:CN201710303603.2[P].CN107169512A[2024-06-10].

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