基于视频和人体姿态估计的老年人摔倒监测研究

来源：计算机工程与科学杂志2021年第5期北京时间：

作者：黄展原, 李兵, 李庚浩,

单位：1.对外经济贸易大学信息学院，北京 100029；2.东北大学计算机学院，加州 圣荷西 95136,美国;3.中国人民大学汉青经济与金融高级研究院，北京 100872

摘要：人口老龄化所带来的养老服务问题是现代社会面临的严重问题。例如在很多国家跌倒是造成老年人因伤致死的最大原因，因此如何对老年人进行自动摔倒监测就成为养老服务亟待解决的问题。目前，在室内摔倒监测领域中，基于可穿戴设备和基于环境传感器等主流摔倒监测方法面临着设备复杂、成本较高等问题。鉴于此，将人体姿态估计引入摔倒监测领域，提出了一种基于2D视频的摔倒监测算法。首先利用OpenPose数据集提取原始数据中人体关节的位置；其次利用这些具有增强特征的数据构建静态分类模型和动态分类模型；最后，在3个公共摔倒数据集上进行模型训练和摔倒监测的测试，取得了较好的效果，可以为摔倒监测相关研究提供一定的参考。

关键词：养老服务,摔倒监测,姿态估计,分类模型,视频识别,

基金资助：国家社会科学基金(16BTQ065)