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申请/专利权人：广州弘度信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种跌倒检测方法、系统和存储介质，所述方法包括以下步骤：获取一帧图像；从图像中识别多个人体关键点在图像中的位置，作为人体关键点的第一二维坐标集合；对所述第一二维坐标集合进行补全，得到第二二维坐标集合；将所述第二二维坐标集合输入到识别模型中，得到用于表示人体关键点在三维空间坐标中的三维坐标集合；根据所述三维坐标集合中的多个关键点的三维坐标，得到跌倒检测结果。本发明通过对人体关键点的二维坐标集合进行补全，以保证输入到识别模型的二维坐标集合的完整性，从而得到较为准确的三维坐标集合，以提升跌倒检测的检测精度。本发明可以广泛应用于图像检测领域。

主权项：1.一种跌倒检测方法，其特征在于：包括以下步骤：获取一帧图像；从图像中识别多个人体关键点在图像中的位置，作为人体关键点的第一二维坐标集合；对所述第一二维坐标集合进行补全，得到第二二维坐标集合；将所述第二二维坐标集合输入到识别模型中，得到用于表示人体关键点在三维空间坐标中的三维坐标集合；所述识别模型为经过训练的深度卷积神经网络；构造所述深度卷积神经网络的方法包括：采用卷积层、池化层、RELU层和shortcut层搭建一个用于检测人体2D关键点的深层卷积神经网络；构建深度卷积神经网络以后，通过标定的数据对深度卷积神经网络进行训练；获取一帧图像的先验角度；在判断人体头部和臀部之间形成的向量与地面相乘的夹角，以及脚部和臀部之间形成的向量与地面形成的夹角是否满足预设条件之前，先根据图像的先验角度，对三维坐标集合中的关键点的三维坐标进行处理；所述根据图像的先验角度，对三维坐标集合中的关键点的三维坐标进行处理，包括：将所述关键点绕x轴旋转所述先验角度，以匹配相机坐标系的x-z平面与地面坐标系的x-z平面，旋转的所述先验角度取决于实际场景中相机的安装位置；根据所述三维坐标集合中的多个关键点的三维坐标，得到跌倒检测结果；所述根据所述三维坐标集合中的多个关键点的三维坐标，得到跌倒检测结果，其具体为：根据三维坐标集合中的人体关键点的坐标，判断人体头部和臀部之间形成的向量与地面相乘的夹角，以及脚部和臀部之间形成的向量与地面形成的夹角是否满足预设条件，若是，则判定为跌倒；若否，则判定为未跌倒；其中，所述预设条件包括小于阈值；在所述对所述第一二维坐标集合进行补全之前，还包括以下步骤：检测是否存在设定的人体关键点丢失，若是，则舍弃图像，结束流程；若否，则继续检测是否存在设定的人体关键点组丢失，若是，则舍弃图像，结束流程。

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