基于毫米波雷达的跌倒检测算法研究
这是一篇关于跌倒检测,毫米波雷达,点云轨迹追踪,卷积神经网络的论文, 主要内容为近年来中国人口老龄化的问题随着社会经济的发展变得越来越严重了。而意外摔倒成为威胁老年人安全的一大隐患。因此发展一系列跌倒检测方法是降低老年人因跌倒而死亡的重要要素。毫米波雷达作为近年来广受关注的非接触式的传感器,具有无需穿戴、无需频繁调试与保养、不受光线等环境影响、测量精度高、无隐私泄露风险的优点。本文主要研究基于毫米波雷达的人体跌倒姿态检测的系统。该系统主要包含两种检测手段:基于多普勒时频图像的跌倒检测和基于点云轨迹的跌倒检测。多普勒时频图像的跌倒检测方案中雷达采用水平布置,以使雷达获得较大的检测范围。该方案作为一种低成本的跌倒检测方法,它利用深度残差网络Res Net与人体跌倒时候姿态变换引起的多普勒变化进行跌倒识别。首先对前向跌倒、后向跌倒、静止站立、坐下、行走、挥手6种人体姿态进行雷达数据采集,并对雷达数据进行处理得到多普勒时频数据。接着,对所获得的相应多普勒-时间数据使用Res Net网络进行分类训练,并进行跌倒检测。实验结果表明,本文使用的跌倒检测方法识别准确率约98%,不仅高于很多传统的视频、红外传感器的识别方法,也高于很多基于雷达传感器的检测方法,是一种比较理想的低成本的跌倒检测方法。点云轨迹的跌倒检测方法充分发挥了毫米波雷达测距、测速精度高的特点。该方案将毫米波雷达布置在距地面一定高度的位置,天线斜向下布置,以一定角度覆盖地面区域。雷达采用FMCW的工作模式,并使用MIMO技术提升其分辨率。在获取到回波数据后结合CFAR算法对回波信号进行角度-距离-多普勒-时间(ARDT)处理得到目标运动姿态的点云数据,并将点云数据变换到空间坐标轴中。对该点云坐标进行DBSCAN聚类分析获得人体主要的姿态。通过对聚类后点云的高度进行不断追踪就可以检测出跌倒是否发生。该方案采集人体跌倒、行走、坐下等姿态的数据进行分类,其准确率达到约80%。
基于深度学习的室内人体跌倒检测研究与实现
这是一篇关于深度学习,跌倒检测,YOLOv5,姿态估计的论文, 主要内容为老年人跌倒事件是老龄化社会面临的一个严重问题,它不仅会影响老年人的健康和生活质量,也给家庭和社会带来沉重负担。深度学习技术能够通过对人体行为数据进行学习和训练,从而获得人体特征信息。论文工作来源于广东某实习基地项目,通过运用深度学习技术提取包括姿态、位置等关键信息,以能及时、准确地检测老年人的跌倒,并立即预警。因此论文工作具有理论和实践应用价值,以及显著的社会效益。深度学习技术应用到跌倒检测领域已成为当前理论研究和应用实践热点,近年来取得一定的成果。但经深入调研和分析发现,现有算法存在有效特征选取不足、目标检测位置不准确或姿态估计检测到无人区域的问题,以及算法计算量大等局限性。论文解决了上述三个问题,着重于解决前两个问题。论文工作旨在针对老年人室内环境下的跌倒检测,基于改进的目标检测与姿态估计相结合的算法进行人体跌倒检测,设计并实现了一个室内人体跌倒检测原型系统。论文主要开展了以下工作:第一,提出了一种新的结合改进YOLOv5和OpenPose的室内跌倒检测算法。首先,对YOLOv5进行了改进,添加了坐标注意力机制以适应室内人体目标、引入GSConv轻量级卷积模块和简化损失函数以减少参数量和计算量。其次,针对Open Pose的计算量和功耗问题,使用了深度可分离卷积替代传统卷积。然后,将改进后的YOLOv5用于检测人体目标,并将人体位置信息输入到Open Pose中进行关键点检测和姿态提取,进而判断是否发生跌倒。实验结果表明,论文算法在保持原有精度的同时提高了检测速度。第二,设计并实现了基于PyQt5的室内人体跌倒检测原型系统。采用面向对象系统设计理论和方法完成了需求分析、系统设计、数据库设计、系统实现和测试。通过需求分析,明确了系统的功能性和非功能性需求。在确定系统设计准则后进行了系统架构设计,由输入源选择、跌倒检测和输出检测记录三个功能模块组成。采用时序图、类图和流程图完成了各功能模块的结构设计,并使用My SQL数据库进行了数据库设计。系统实现采用C/S结构,使用Python和Py Qt5进行开发。在遵循GB/T25000.51-2016的测试规范基础上,进行了系统的功能性、安全性、易用性、实时性等指标测试,测试结果满足系统设计要求。第三,丰富跌倒数据集。鉴于目前可用于跌倒检测的数据集较少且类型单一,在公开数据集基础上自建了一批室内人体跌倒检测数据集,包含约9000张图片的数据集,为后续研究奠定基础。在实际生活中,跌倒是在复杂环境中产生的,因此使用三维数据进行姿态估计会更全面。项目工作仅使用了二维姿态估计进行跌倒检测,未来将引入三位三维姿态估计到跌倒检测中。
面向复杂场景下行人跌倒检测的研究及实现
这是一篇关于跌倒检测,复杂场景,光流检测,数据预处理,模型优化的论文, 主要内容为随着中国老龄化人群数量的增长,老年人实时行为轨迹的跟踪检测成为当前智慧社区研究的热点。因为跌倒是导致老年人在日常生活中出现安全事故的主要原因之一。根据统计数据,每年有大约3000万老年人在世界范围内因跌倒而受伤。而对于那些生活在社区或独立生活的老年人来说,跌倒的风险更高。除开老年人之外,很多残疾的人群在人流量稀少户外因病跌倒也是重要的社会安全隐患。因此研究跌倒检测具有重要的现实意义。复杂场景一般指的日常生活中的室外场景,特别是马路人车交汇点、操场、公园广场以及小区公共活动设施场所这类多人行动场所;或者一些图像环境层次众多的偏僻的小道,例如老旧小区的各种巷道等地段。不同于室内跌倒检测的环境较为单一,其干扰项相对较低,当前算法普遍在复杂场景下检测效率不高。例如骑行和影子等这类与人体姿态行为密切相关图像数据都会给检测带来不小的困难。本文的具体工作如下:首先,从跌倒检测两大研究方向中的视觉算法上出发,本文对跌倒检测进行逻辑化拆解,即拆分成运动识别和姿态识别。并针对现有行人跌倒检测算法在面临电动车流和行人影子的干扰而导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于光流和姿态的YOLOv5路边行人跌倒检测方法。首先采用视频抽帧的方式将原始数据输入到YOLOv5网络进行监控行人视频数据的预处理,实现行人背景重构;然后提取光流和行人姿态的参考框作为其运动特征;最后对此特征进行判定,进行信息融合的跌倒检测网络进行跌倒特征识别,并在不同帧序列和不同背景下进行对比试验。本文所提出的方法在行人跌倒数据集Multiple Cameras Fall和Le2i上进行了实验,结果表明本文方法在基于电动车流和行人影子干扰场景下较传统方法在准确率和召回率上都拥有着10%左右较大的提升。然后,经过上述设计并以此为基础实现了行人安全监控系统。基于Python实现后端算法,开发框架是Django,数据库采用MySQL。以Javascrip和Vue等相关Web技术实现了系统的前端开发。前后端使用Nginx进行数据中转传输,通过对初始传输数据进行算法处理之后把数据划分。该系统实现了社区街道的同时空多地段监控、数据可视化、异常数据预警和数据统一管理等主要功能,为社区管理人员集中化展示社区信息,同时为及时决策供能。综合上述内容,本文设计了一套较为完善的复杂场景安全跌倒检测的流程方法。
复杂场景下的监控目标跌倒行为检测算法研究
这是一篇关于跌倒检测,长短时记忆网络,注意力机制,系统设计的论文, 主要内容为当前我国处于人口老龄化社会阶段,老年人跌倒行为是影响其正常生活的重要因素之一。通过生活中广泛部署的监控设备,计算机视觉跌倒检测可以有效降低跌倒行为对老年人生活带来的危害。传统计算机视觉跌倒检测算法在简单环境中效果良好,但在复杂环境和行人存在遮挡时难以适用。针对上述存在的问题,本文在行人跌倒的检测与跟踪阶段,提出了复杂场景下的监控目标行为识别检测与跟踪算法;在跌倒行为判断阶段,提出了复杂场景下的VGG-Bi NLSTM目标跌倒行为检测网络,并且研发了适用本文跌倒检测算法的检测系统。本文主要工作如下:(1)提出了有行人遮挡的复杂场景目标检测跟踪算法。通过将YOLOv5主干网络中的C3模块替换为CBAM模块,并将NMS改进为Fuse Soft-NMS,从而获取了更多的行人特征信息以及位置信息。基于行人遮挡的特征匹配目标跟踪算法,实现了对遮挡行人的实时跟踪。通过自建复杂场景跌倒检测数据集,实现对目标检测和跟踪网络的再训练以达到提高检测效果的目的。通过对比实验证明本文提出的网络模型具有更好的目标行人检出率。(2)提出了基于VGG-Bi NLSTM注意力跌倒行为检测模型。通过在LSTM模块嵌入存储单元生成NLSTM,提高了原始LSTM神经网络结构的鲁棒性,并能够记忆和处理更长时间的历史信息。改进的Bi NLSTM注意力网络可处理连续视频帧间的时序信息,结合设置的特征阈值对目标行为进行预判断,可有效减少送入Bi NLSTM网络的特征量参数,提高了网络检测效率和帧率,跌倒检测模型在自制和公开数据集上均取得了较好的实验效果。(3)开发了针对复杂场景下目标跌倒行为检测的系统。根据系统的功能需求和开发方向,确定了系统前端开发工具使用Py Qt5,后端的系统设计使用Spring Boot,实现了系统实时与离线跌倒检测功能,验证了系统的稳定性和可靠性。本文算法与已有的先进算法相比,在目标识别准确率和遮挡行人重识别方面显著提高,跌倒行为检测效率得到进一步提升。此外,开发的跌倒检测系统使用方便可移植性强,可应用于养老院等复杂场景中人体跌倒行为的检测,具有很强的实用价值。
基于深度学习的室内人体跌倒检测研究与实现
这是一篇关于深度学习,跌倒检测,YOLOv5,姿态估计的论文, 主要内容为老年人跌倒事件是老龄化社会面临的一个严重问题,它不仅会影响老年人的健康和生活质量,也给家庭和社会带来沉重负担。深度学习技术能够通过对人体行为数据进行学习和训练,从而获得人体特征信息。论文工作来源于广东某实习基地项目,通过运用深度学习技术提取包括姿态、位置等关键信息,以能及时、准确地检测老年人的跌倒,并立即预警。因此论文工作具有理论和实践应用价值,以及显著的社会效益。深度学习技术应用到跌倒检测领域已成为当前理论研究和应用实践热点,近年来取得一定的成果。但经深入调研和分析发现,现有算法存在有效特征选取不足、目标检测位置不准确或姿态估计检测到无人区域的问题,以及算法计算量大等局限性。论文解决了上述三个问题,着重于解决前两个问题。论文工作旨在针对老年人室内环境下的跌倒检测,基于改进的目标检测与姿态估计相结合的算法进行人体跌倒检测,设计并实现了一个室内人体跌倒检测原型系统。论文主要开展了以下工作:第一,提出了一种新的结合改进YOLOv5和OpenPose的室内跌倒检测算法。首先,对YOLOv5进行了改进,添加了坐标注意力机制以适应室内人体目标、引入GSConv轻量级卷积模块和简化损失函数以减少参数量和计算量。其次,针对Open Pose的计算量和功耗问题,使用了深度可分离卷积替代传统卷积。然后,将改进后的YOLOv5用于检测人体目标,并将人体位置信息输入到Open Pose中进行关键点检测和姿态提取,进而判断是否发生跌倒。实验结果表明,论文算法在保持原有精度的同时提高了检测速度。第二,设计并实现了基于PyQt5的室内人体跌倒检测原型系统。采用面向对象系统设计理论和方法完成了需求分析、系统设计、数据库设计、系统实现和测试。通过需求分析,明确了系统的功能性和非功能性需求。在确定系统设计准则后进行了系统架构设计,由输入源选择、跌倒检测和输出检测记录三个功能模块组成。采用时序图、类图和流程图完成了各功能模块的结构设计,并使用My SQL数据库进行了数据库设计。系统实现采用C/S结构,使用Python和Py Qt5进行开发。在遵循GB/T25000.51-2016的测试规范基础上,进行了系统的功能性、安全性、易用性、实时性等指标测试,测试结果满足系统设计要求。第三,丰富跌倒数据集。鉴于目前可用于跌倒检测的数据集较少且类型单一,在公开数据集基础上自建了一批室内人体跌倒检测数据集,包含约9000张图片的数据集,为后续研究奠定基础。在实际生活中,跌倒是在复杂环境中产生的,因此使用三维数据进行姿态估计会更全面。项目工作仅使用了二维姿态估计进行跌倒检测,未来将引入三位三维姿态估计到跌倒检测中。
基于深度学习的室内人体跌倒检测研究与实现
这是一篇关于深度学习,跌倒检测,YOLOv5,姿态估计的论文, 主要内容为老年人跌倒事件是老龄化社会面临的一个严重问题,它不仅会影响老年人的健康和生活质量,也给家庭和社会带来沉重负担。深度学习技术能够通过对人体行为数据进行学习和训练,从而获得人体特征信息。论文工作来源于广东某实习基地项目,通过运用深度学习技术提取包括姿态、位置等关键信息,以能及时、准确地检测老年人的跌倒,并立即预警。因此论文工作具有理论和实践应用价值,以及显著的社会效益。深度学习技术应用到跌倒检测领域已成为当前理论研究和应用实践热点,近年来取得一定的成果。但经深入调研和分析发现,现有算法存在有效特征选取不足、目标检测位置不准确或姿态估计检测到无人区域的问题,以及算法计算量大等局限性。论文解决了上述三个问题,着重于解决前两个问题。论文工作旨在针对老年人室内环境下的跌倒检测,基于改进的目标检测与姿态估计相结合的算法进行人体跌倒检测,设计并实现了一个室内人体跌倒检测原型系统。论文主要开展了以下工作:第一,提出了一种新的结合改进YOLOv5和OpenPose的室内跌倒检测算法。首先,对YOLOv5进行了改进,添加了坐标注意力机制以适应室内人体目标、引入GSConv轻量级卷积模块和简化损失函数以减少参数量和计算量。其次,针对Open Pose的计算量和功耗问题,使用了深度可分离卷积替代传统卷积。然后,将改进后的YOLOv5用于检测人体目标,并将人体位置信息输入到Open Pose中进行关键点检测和姿态提取,进而判断是否发生跌倒。实验结果表明,论文算法在保持原有精度的同时提高了检测速度。第二,设计并实现了基于PyQt5的室内人体跌倒检测原型系统。采用面向对象系统设计理论和方法完成了需求分析、系统设计、数据库设计、系统实现和测试。通过需求分析,明确了系统的功能性和非功能性需求。在确定系统设计准则后进行了系统架构设计,由输入源选择、跌倒检测和输出检测记录三个功能模块组成。采用时序图、类图和流程图完成了各功能模块的结构设计,并使用My SQL数据库进行了数据库设计。系统实现采用C/S结构,使用Python和Py Qt5进行开发。在遵循GB/T25000.51-2016的测试规范基础上,进行了系统的功能性、安全性、易用性、实时性等指标测试,测试结果满足系统设计要求。第三,丰富跌倒数据集。鉴于目前可用于跌倒检测的数据集较少且类型单一,在公开数据集基础上自建了一批室内人体跌倒检测数据集,包含约9000张图片的数据集,为后续研究奠定基础。在实际生活中,跌倒是在复杂环境中产生的,因此使用三维数据进行姿态估计会更全面。项目工作仅使用了二维姿态估计进行跌倒检测,未来将引入三位三维姿态估计到跌倒检测中。
主动健康监测系统设计
这是一篇关于压电能量收集,健康监测,FPGA,跌倒检测的论文, 主要内容为近年来,随着国家的快速发展,国民经济水平不断提高,人们的需求也从满足基本的生活需要转变到追求更高的生活质量,各种与个人身体健康相关的设备或服务丛出不穷。从市面上出现的各种各样的智能手环、智能手表到市场需求越来越旺盛的各类健康体检服务,无不代表着国民对个人健康观念的加深。此外,我国还面临着严重的老龄化问题,老年人口数量越来越多。由于老年人身体机能的下降,更易出现健康问题,也更加需要利用健康监测设备掌握身体变化,提早发现潜在问题。但目前市面上健康监测设备还存在价格昂贵、监测功能单一和供能方式等局限。本文通过分析目前健康监测设备的现状,结合人们更广泛需求,设计了一款主动健康监测系统。此系统由能量收集系统和基于FPGA的传感器系统与控制系统组成。能量收集系统设计成鞋垫的形式,实现对穿戴者步行等日常活动时能量的采集与存储。传感器系统与控制系统基于FPGA设计,实现人体健康数据如心率、血氧饱和度、血压、体温信息的监测,被监测者的位置信息获取,实时的跌倒检测以及数据的云端物联网存储与预警提醒的功能。本文主要完成的工作有:一、进行能量采集装置设计。根据压电材料产生形变时会出现压电效应的原理以及其材料特性,设计能量收集的硬件结构与电路,将走路时因形变产生的电荷经过整流以及升压储存到锂电池和大电容中,以供系统使用。二、进行基于FPGA的传感器与控制系统设计。设计UART通信接口,实现心率血氧血压传感器数据的采集、卫星定位数据的获取与数据的4G物联网传输。设计采集数据包的解析程序状态机,筛选有效信息,实现卫星定位功能。充分了解IIC通讯协议,开发完成Verilog语言的IIC驱动程序,采集LM75A传感器体温数据和MPU6050传感器的加速度数据。对人体的日常走路和跌倒等动作的相关数据特征进行分析,并基于加速度数据设计完成跌倒检测算法。为实现算法中角度的计算,在FPGA硬件平台上设计实现了基于CORDIC原理的三角函数计算模块,最终实现跌倒检测功能。设计4G物联网模块的通信流程控制状态机,将各类数据上传至One NET平台,并设计了异常数据的预警提醒功能。各分系统功能设计完成后,设计FPGA总系统顶层控制逻辑的状态机,根据各分系统的状态信息产生各模块的工作使能信号,控制其他各传感器系统的工作流程。本文设计使用Xilinx的FPGA开发板和配套开发工具Vivado进行仿真调试与功能验证。从验证结果得出,各传感器工作正常,正确获取到各类健康数据,可以实现预期设计功能,本系统可以为个人健康管理、社区养老服务或智慧医疗提供一套完整的方案。
主动健康监测系统设计
这是一篇关于压电能量收集,健康监测,FPGA,跌倒检测的论文, 主要内容为近年来,随着国家的快速发展,国民经济水平不断提高,人们的需求也从满足基本的生活需要转变到追求更高的生活质量,各种与个人身体健康相关的设备或服务丛出不穷。从市面上出现的各种各样的智能手环、智能手表到市场需求越来越旺盛的各类健康体检服务,无不代表着国民对个人健康观念的加深。此外,我国还面临着严重的老龄化问题,老年人口数量越来越多。由于老年人身体机能的下降,更易出现健康问题,也更加需要利用健康监测设备掌握身体变化,提早发现潜在问题。但目前市面上健康监测设备还存在价格昂贵、监测功能单一和供能方式等局限。本文通过分析目前健康监测设备的现状,结合人们更广泛需求,设计了一款主动健康监测系统。此系统由能量收集系统和基于FPGA的传感器系统与控制系统组成。能量收集系统设计成鞋垫的形式,实现对穿戴者步行等日常活动时能量的采集与存储。传感器系统与控制系统基于FPGA设计,实现人体健康数据如心率、血氧饱和度、血压、体温信息的监测,被监测者的位置信息获取,实时的跌倒检测以及数据的云端物联网存储与预警提醒的功能。本文主要完成的工作有:一、进行能量采集装置设计。根据压电材料产生形变时会出现压电效应的原理以及其材料特性,设计能量收集的硬件结构与电路,将走路时因形变产生的电荷经过整流以及升压储存到锂电池和大电容中,以供系统使用。二、进行基于FPGA的传感器与控制系统设计。设计UART通信接口,实现心率血氧血压传感器数据的采集、卫星定位数据的获取与数据的4G物联网传输。设计采集数据包的解析程序状态机,筛选有效信息,实现卫星定位功能。充分了解IIC通讯协议,开发完成Verilog语言的IIC驱动程序,采集LM75A传感器体温数据和MPU6050传感器的加速度数据。对人体的日常走路和跌倒等动作的相关数据特征进行分析,并基于加速度数据设计完成跌倒检测算法。为实现算法中角度的计算,在FPGA硬件平台上设计实现了基于CORDIC原理的三角函数计算模块,最终实现跌倒检测功能。设计4G物联网模块的通信流程控制状态机,将各类数据上传至One NET平台,并设计了异常数据的预警提醒功能。各分系统功能设计完成后,设计FPGA总系统顶层控制逻辑的状态机,根据各分系统的状态信息产生各模块的工作使能信号,控制其他各传感器系统的工作流程。本文设计使用Xilinx的FPGA开发板和配套开发工具Vivado进行仿真调试与功能验证。从验证结果得出,各传感器工作正常,正确获取到各类健康数据,可以实现预期设计功能,本系统可以为个人健康管理、社区养老服务或智慧医疗提供一套完整的方案。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46322.html
