2017年第36卷第12期
传感器与微系统（Transducerand MicrosystemTechnologies）
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DOI:10.13873/J.10009787(2017)120013-03
人体跌倒识别算法研究
王松，党建武，王阳萍，社晓刚
（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州730070）
摘要：为快速有效地获取老人跌例信息，提出了一种人体跌倒识别算法，以深度序列为基础，通过Kinect 提供的骨架关节数据构建人体动作表示模型，将人体动作看作关节运动曲线和速度曲线的集合，引人离散 Frechet距离作为关节运动曲线和速度曲线的相似性测度，使用最近邻（KNN）分类器对动作样本进行分类。在公开数据集SDUFall上进行了实验，结果表明，方法优于已有方法。
关键词：跌倒识别；离散Frechet距离；最近邻分类器；运动曲线；深度传感器
中图分类号：TP212
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2017)12-0013-03
Research on identification algorithm for human fall
WANG Song, DANG Jian-wu, WANC Yang-ping, DU Xiao-gang
(School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070, China) Abstract: In order to acquire fall information of old man quickly and effectively, propose a fast and effective recognition algorithm for human fall. The algorithm is based on depth sequence. It uses skeleton joint data provided by Kinect to construct model for human action representation. Human action is regarded as a set of joint motion curve and velocity curve Discrete Frechet distance is used as similarity metric between the joint motion curve and velocity curve, K nearest neighbor( KNN) classifier is used to classify the action samples, Experiments on public SDUFall dataset show that the proposed method is better than the existing methods.
Key words: fall identification; discrete Frechet distance; nearest neighbor classifier; motion curve; depth sensor
0引言
独居老年人如能在跌倒事件发生后得到及时医疗救助，可有效降低意外伤亡风险。统计结果表明：有1/3的 65岁以上的老人在1年中至少跌倒过1次。因此，对独居老人意外跌倒发生时进行自动检测并发出报警信息，具有重要的现实意义。
目前，国内外对人体跌倒检测主要分为3类方法[2]：基于静态特征的跌例检测；基于穿戴式传感器的跌倒检测系统；基于环境的跌倒检测系统。VaidehiV等人[3]利用相机设计实现了一种基于静态人体图像特征的跌例检测系统，并通过提取人体的长、宽比和倾斜角度2个特征进行跌倒判断。陈炜等人(4设计了一种基于微系统（micro-electro-mechanical system，MEMS）三轴加速度计和双轴陀螺仪的可穿戴式跌倒实时检测系统，提出了基于人体运动特征参数的跌倒识别算法。基于穿戴式传感器的系统由于缺少对于人体动作的整体信息，误报率较高；环境式的跌倒检测系统通常是在老人活动的区域内安装一个或多
收稿日期：2017-01-06
个传感器进行人体运动和姿势信息采集，无需穿戴，对活动的影响最小。
本文提出了通过Kinect传感器提供的骨架数据对人体动作进行建模，使用各个关节的空间运动轨迹曲线和运动曲线作为对人体动作的表达，进而使用离散Fr6chet距离对作为动作的相似性进行度量，最后通过K最近邻(Knearest neighbor，KNN)分类器对跌倒动作进行识别。使用Kinect 传感器["]的最大优势在于Kineet是非侵人式的，同时，与传统的基于三原色(RGB)视频的系统相比，正确率有相当大的提升。
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跌倒检测方法
本文提出了一种新颖的以关节点空间运动轨迹为基础
的跌倒识别算法框架，如图1所示，使用监督学习的方法，将人体动作看作是不同关节运动轨迹曲线和速度曲线的集合，通过使用离散Frechet距离对不同个体的某关节的运动轨迹曲线和速度曲线进行相似性度量，最后使用KNN分类器对测试样本进行识别。
（080）（2002919(2013009,2013005)