[1]申代友,库洪安,皮红英,等. 基于深度相机的老年跌倒监护系统[J].中国医学物理学杂志,2019,36(2):223-228.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.02.019]
　SHEN Daiyou,KU Hongan,PI Hongying,et al. Depth camera-based fall detection system for the elderly[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(2):223-228.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.02.019]
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 基于深度相机的老年跌倒监护系统()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第2期
页码:
223-228
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2019-02-25

文章信息/Info

Title:
 Depth camera-based fall detection system for the elderly
文章编号:
1005-202X（2019）02-0223-06
作者:
 申代友1; 库洪安2; 皮红英2; 刘联琦3; 袁克虹1
 1.清华大学深圳研究生院生物医学工程中心， 广东 深圳 518055； 2.解放军总医院门诊&护理部， 北京 100853； 3.广州市老人院， 广东 广州 510550
Author(s):
 SHEN Daiyou1;  KU Hong’an2;  PI Hongying2;  LIU Lianqi3;  YUAN Kehong1
 1. Department of Biomedical Engineering, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China; 2. Department of Out-patient & Nursing, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China; 3. Home for the Aged Guangzhou, Guangzhou 510550, China
关键词:
 ; 深度相机; 卷积神经网络; 家庭监护; 跌倒判断
Keywords:
 ; Keywords: depth camera;  convolutional neural network;  home monitoring;  fall detection
分类号:
R318.6
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.02.019
文献标志码:
A
摘要:
 为缓解社会老龄化压力和解决子女照顾老人的精力不足等问题，设计一种基于深度相机的高准确性和低误报性的人体跌倒检测系统。该系统使用RGB相机和红外IR相机获取标定后的老人所在环境的3D图像，并利用深度卷积神经网络提取人体的多个关节点位置，最后基于多个连续帧之间人体关节点的运动变化特征和3D场景特征相结合的方法综合判定老人是否发生跌倒行为。测试实验结果表明该系统能有效地检测到人体的跌倒行为，具有十分优良的鲁棒性。
Abstract:
 Abstract: A fall detection system using a depth camera with a high accuracy and a low false alarm rate is designed to ease the pressure of children who are lacking the energy to take care of their elderly parents and alleviate the pressure caused by the increasingly aging. In this scheme, calibrated RGB camera and infra red camera are used to obtain the 3D image of the surroundings of the elderly, and convolutional neural network is used to extract the multijoint positions. Whether fall occurs is determined by the comprehensive consideration of the 3D information of surrounding and the space-time characteristics of human joints between video frames. The test results show that the proposed fall detection system has a high accuracy and superior roubst for the elderly.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2018-10-21
【基金项目】军队保健科研项目（13BJZ39）
【作者简介】申代友，硕士，主要研究方向：生物医学工程，E-mail: sdy15@mails.tsinghua.edu.cn
更新日期/Last Update: 2019-02-26