基于人体运动轨迹分析的摔倒检测

基于人体运动轨迹分析的摔倒检测

【免费】人体关键点提取：通过深度学习模型（如YOLOv8、OpenPose等）提取人体的关键点运动轨迹计算：跟踪每个关键点的运动轨迹，计算每个时刻的速度和加速度摔倒判定：摔倒时，人体的运动轨迹通常资源-优快云文库

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人体在站立、走动、摔倒等行为中，会表现出不同的运动轨迹。摔倒时，人体的运动轨迹通常具有急剧的变化，可以通过分析人体的运动轨迹来进行摔倒检测。

步骤：

1. 人体关键点提取：通过深度学习模型（如 YOLOv8、OpenPose 等）提取人体的关键点。
2. 运动轨迹计算：跟踪每个关键点的运动轨迹，计算每个时刻的速度和加速度。
3. 摔倒判定：摔倒时，人体的运动轨迹通常会有较大的突变，如从竖直位置突然平行于地面。

代码实现：基于人体运动轨迹的摔倒检测

代码解释：

1. 人体关键点提取：使用 YOLOv8 模型提取每一帧中的人体关键点（例如头部、腰部等）。
2. 运动轨迹计算：通过跟踪头部和腰部的关键点位置，计算它们之间的运动速度。如果速度超过设定阈值，则认为可能发生了摔倒。
3. 摔倒判定：如果关键点的运动速度超过设定阈值，则显示摔倒提示。

优点：

• 基于人体运动轨迹：通过对人体关键点的运动轨迹进行跟踪和分析，能够较为准确地判断摔倒。
• 实时性较强：通过计算速度和加速度，能够实时进行摔倒检测。

缺点：

• 对背景复杂的场景敏感：复杂的场景可能会影响关键点检测的准确性。
• 计算量较大：需要实时跟踪每个关键点的运动轨迹，可能需要较强的计算资源。