跌倒偵測方法
【專利摘要】一種跌倒偵測方法，由一監(jiān)視系統(tǒng)執(zhí)行，包含以下步驟：依據(jù)攝像機傳送之影像識別出有人員進入目標區(qū)域；針對一目前影像判定出所述人員的多個邊緣并加以分類，計算出方向為垂直的一垂直邊緣方向比例；判斷所述垂直邊緣方向比例是否小于一預(yù)設(shè)比例閾值，若是則令異常次數(shù)加1并紀錄所述的目前影像對應(yīng)的時間；判斷目前影像對應(yīng)的時間與第一次異常時間或上一次異常時間的間距是否不超過一預(yù)設(shè)時間長度，若否則歸零所述的異常次數(shù)，若是則判斷所述的異常次數(shù)是否大于一預(yù)設(shè)次數(shù)，若大于判斷為發(fā)生跌倒并進行相關(guān)輸出。借此精確快速地偵測是否有人員跌倒。
【專利說明】跌倒偵測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種人身安全的異常狀況偵測方法，特別是涉及一種跌倒偵測方法。【背景技術(shù)】
[0002]跌倒是老人意外死亡的主要原因，由于老年人因老化而身體協(xié)調(diào)度較低，加上跌倒后常無法及時獲得救助，而造成更大的傷害，縱使是一般人，嚴重的跌倒時也需要及時的協(xié)助。
[0003]一種偵測跌倒的方法，是讓欲偵測的對像攜帶感測器，除了造成攜帶者行為不便，能偵測對象也十分受限，只有跌倒的高危險群才會在事先就攜帶感測器，況且在使用者忘記攜帶感測器時，更無作用。
[0004]也有利用影像識別技術(shù)，在一般的監(jiān)視錄影的基礎(chǔ)上，偵測是否有人員跌倒的異常狀況并發(fā)出警報，然而其信息處理方式，大多是詳細區(qū)分出肢體，并事先定義各種跌倒的動作與姿勢，再以比對特征的方式識別動作。但現(xiàn)實生活中，人體高矮胖瘦、肢體動作十分多樣，并不容易作出精準又通用的定義，以致于現(xiàn)有技術(shù)對于異常狀況的識別效果不佳，經(jīng)常誤發(fā)警報或因無法偵測異常狀況而未能及時發(fā)出警報。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]因此，本發(fā)明的目的，即在提供一種跌倒偵測方法。
[0006]因此，本發(fā)明的目的，即在提供一種可利用影像精確識別人員跌倒而及時進行相關(guān)輸出的跌倒偵測方法。
[0007]于是本發(fā)明跌倒偵測方法，由一監(jiān)視系統(tǒng)執(zhí)行，所述的監(jiān)視系統(tǒng)包括一朝一目標區(qū)域取像的攝像機，及一接收來自所述攝像機的影像的處理單元，所述的方法包含以下由所述的處理單元執(zhí)行的步驟:
[0008](A)依據(jù)所述攝像機傳送的影像識別出有人員進入所述的目標區(qū)域，設(shè)定一異常次數(shù)為O ;
[0009] (B)針對一目前影像判定出所述人員的多個邊緣，并將所述邊緣依預(yù)定的多個邊緣方向加以分類，計算出方向為垂直的邊緣數(shù)量占所有邊緣數(shù)量總和的一垂直邊緣方向比例；
[0010](C)判斷所述垂直邊緣方向比例是否小于一預(yù)設(shè)比例閾值，若是則進行步驟(D)；
[0011](D)令所述的異常次數(shù)加I并紀錄所述的目前影像對應(yīng)的時間 '及
[0012](E)判斷目前影像對應(yīng)的時間與第一次異常時間或上一次異常時間的間距是否不超過一預(yù)設(shè)時間長度，若是則進行步驟(F)，若否則回到步驟(A);
[0013](F)判斷所述的異常次數(shù)是否大于一預(yù)設(shè)次數(shù)，若是則進行步驟(G)，若否則回到步驟(B);及
[0014](G)判斷為發(fā)生跌倒并進行相關(guān)輸出。
[0015]較佳地，其中，所述步驟(B)還計算代表所述人員傾斜程度的一人員身體角度，所述步驟(C)還判斷所述人員身體角度是否大于一預(yù)設(shè)角度閾值，若所述的二判斷條件皆成立，才進行所述步驟(D)。
[0016]較佳地，其中，所述步驟(B)是將所述邊緣分類為與垂直方向夾O度、45度、90度與135度的四個邊緣方向。
[0017]本發(fā)明的有益效果在于:利用垂直邊緣方向比例、人員身體角度與時間等參數(shù)進行綜合性邏輯判斷，可在不耗費龐大演算資源的情況下精準地發(fā)現(xiàn)人員跌倒的情況。
[0018]應(yīng)理解，在本發(fā)明范圍內(nèi)中，本發(fā)明的上述各技術(shù)特征和在下文(如實施例)中具體描述的各技術(shù)特征之間都可以互相組合，從而構(gòu)成新的或優(yōu)選的技術(shù)方案。限于篇幅，在此不再一一累述。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]圖1是一用以說明本發(fā)明跌倒偵測方法的較佳實施例流程圖。
[0020]圖2是一用以說明沒有跌倒發(fā)生的情況影像圖；
[0021]圖3是一用以說明有跌倒發(fā)生的情況影像圖；
[0022]圖4是一用以說明有跌倒發(fā)生的情況的偵測結(jié)果序列影像圖；及
[0023]圖5是一用以說明沒有跌倒發(fā)生的情況的偵測結(jié)果序列影像圖。
【具體實施方式】
[0024]下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明進行詳細說明:
[0025]參閱圖1，本發(fā)明一種跌倒偵測方法，由一監(jiān)視系統(tǒng)執(zhí)行，當人員進入目標區(qū)域，可啟動偵測人員是否有跌倒的異常狀況。所述的監(jiān)視系統(tǒng)包括一朝一目標區(qū)域取像的攝像機，及一接收來自所述攝像機的影像的處理單元，所述的方法包含以下步驟:
[0026]步驟Sll—所述攝像機持續(xù)對所述的目標區(qū)域取像，取得序列影像。
[0027]以下步驟由所述的處理單元依據(jù)所述攝像機傳送的影像進行處理。
[0028]步驟S12—偵測是否有人員進入，也就是識別是否有單一或多個人員進入所述的目標區(qū)域。本步驟非本發(fā)明主要技術(shù)特征所在，具體技術(shù)手段不以特定手段為限，可以利用例如前景追蹤或區(qū)域式追蹤(Region-Based Tracking),以目前影像與背景影像相減來偵測出變化區(qū)域再進一步設(shè)定規(guī)則做篩選；或者利用輪廓追蹤(Contour-BasedTracking),找出輪廓線并依據(jù)輪廓線的改變進行追蹤；或者利用特征追蹤(Feature-BasedTracking),先針對要追蹤的物體獲取特征，例如重心、面積等，在比對連續(xù)影像間的特征來追蹤物體；又或者利用模型追蹤(Model-Based Tracking),首先建立物體模型、建立運動模型，再搜尋從連續(xù)影像中比對而找出物體。本步驟的人員追蹤會產(chǎn)生一代表人員所在區(qū)域的追蹤框(如圖2方框所示)。[0029]步驟S13—設(shè)定一異常次數(shù)為O、計數(shù)參數(shù)i為O。接著進行步驟S14的垂直邊緣方向比例條件判斷，以及步驟S15的人員身體角度條件判斷，并且在步驟S16針對條件判斷結(jié)果綜合判斷。其中步驟S14包括步驟S141至步驟S143，步驟S14包括步驟S151及步驟S152。
[0030]步驟S141—針對一目前影像判定出所述人員的一由多個邊緣組成的輪廓線。具體計算方式詳述如下。以步驟S12已執(zhí)行的人員追蹤產(chǎn)生的追蹤框來作為取樣范圍，接著將所述的取樣區(qū)域分割成多個小取樣區(qū)域，對各個小取樣區(qū)域做索貝爾(Sobel)梯度方向運算，即可求出各個小取樣區(qū)域的邊緣方向分布情況，每個像素點都會被分類為有方向的0°、45°、90°、135°等四類與沒有方向的一類。
[0031]接著，再計算出每個小取樣區(qū)域中四個邊緣方向各自所占的比例，比例最高的類另O，即是代表所述的小取樣區(qū)域的特性，若是屬于有方向的類別，所述的小取樣區(qū)域就是一邊緣，否則即屬于無方向的類別，非邊緣。各個邊緣的分布集合即為所述的輪廓線。
[0032]步驟S142—計算所述邊緣中，屬于0°的即垂直的邊緣數(shù)量，占所有邊緣數(shù)量總和的一垂直邊緣方向比例。
[0033]步驟S143 —判斷所述垂直邊緣方向比例是否小于一預(yù)設(shè)比例閾值，并記錄此步驟的判斷結(jié)果，也就是垂直邊緣方向比例條件判斷結(jié)果。預(yù)設(shè)比例閾值因應(yīng)不同的場景或影像品質(zhì)而可以做調(diào)整，舉例來說:某一場景的人員如果站著時其垂直邊緣方向比例若為
1.0~0.5，那我們即可設(shè)預(yù)設(shè)比例閾值為0.45，只要垂直邊緣方向比例小于所述的預(yù)設(shè)比例閾值的話則垂直邊緣方向比例條件即算達成。
[0034]步驟S151—算計代表所述人員傾斜程度的一人員身體角度。在本實施例中，人員身體角度計算是將人員所在的前景區(qū)域以橢圓方式近似，計算橢圓的傾斜角度即可得到所述人員身體角度。
[0035]步驟S152—判斷所述人員身體角度是否大于一預(yù)設(shè)角度閾值，并記錄此步驟的判斷結(jié)果，也就是人員身體角度條件判斷結(jié)果。同樣地，預(yù)設(shè)角度閾值也因應(yīng)不同的場景或影像品質(zhì)而可以做調(diào) 整，舉例來說:某一場景的人員身體角度在站立時如果為O~40的話，那我們即可設(shè)45為預(yù)設(shè)角度閾值，只要角度大于所述的預(yù)設(shè)角度閾值的話人員身體角度條件即算達成。
[0036]步驟S16—針對步驟S143的垂直邊緣方向比例條件判斷結(jié)果與步驟S152的人員身體角度條件判斷結(jié)果，分析是否兩條件皆成立？若是，則表示在所述的目前影像獲取當時人員有跌倒的情況發(fā)生，因此進行步驟S17，若否，則回到步驟S13的后，取下一張影像進行步驟S14及S15的條件判斷。
[0037]步驟S17—令所述的異常次數(shù)加1、令所述的計數(shù)參數(shù)i加1，并紀錄時間Ti為所述的目前影像對應(yīng)的時間。
[0038]步驟S18—判斷目前影像對應(yīng)的時間Ti與第一次異常時間Tl或上一次異常時間T1-1的間距是否不超過一預(yù)設(shè)時間長度，若是則代表人員跌倒的狀態(tài)可能是持續(xù)的，而非偶發(fā)暫態(tài)，因此接著進行步驟S18，若否則回到步驟S13進行歸零，重新起算異常次數(shù)。本實施例是以T1-Tl舉例說明，預(yù)設(shè)時間長度為3秒，但本發(fā)明不以此為限。
[0039]步驟S19—判斷所述的異常次數(shù)是否大于一預(yù)設(shè)次數(shù)，若是則表示所述的目前影像獲取當時人員跌倒的狀態(tài)是持續(xù)，可能是較為嚴重的跌倒狀態(tài)，因此進行步驟S20，若否則回到步驟S13的后，取下一張影像進行步驟S14及S15的條件判斷。
[0040]步驟S20—判斷為發(fā)生人員跌倒的情況并進行相關(guān)輸出，例如使所述的目標區(qū)域的警報器發(fā)出警鳴聲，或者在配合的醫(yī)護人員監(jiān)控的顯示幕提示有異常狀況。
[0041]利用上述演算技術(shù)，針對如圖2及圖3的影像進行跌倒偵測，圖中方形的追蹤框上方的三個數(shù)字分別代表人員身體角度的原始值、垂直邊緣方向比例及異常次數(shù)。
[0042]就人員身體角度而言，在圖2中，人員身體角度的原始值為-18°，由于人員傾斜程度只需考慮人員身體與垂直方向的夾角，正負號不予考慮，在計算的意義上則是取絕對值，因此圖2的人員身體角度為18°，而在圖3中，人員身體角度為75°，因此圖3的75°大于圖2的18°，圖3的人員較圖2的人員還趨近于跌倒的狀態(tài)。
[0043]就垂直邊緣方向比例而言，圖3的0.37小于圖2的0.52，圖3的人員垂直邊緣方向比例較低、較圖2的人員還趨近于跌倒的狀態(tài)。
[0044]再考慮針對如圖4所示的序列影像，處理過程中每當流程進行到步驟S17，異常次數(shù)有逐漸累積，當累積到預(yù)設(shè)次數(shù)，即發(fā)出警報。針對如圖5所示的序列影像，由于人員正常行走的行為沒有跌倒的情況，每當流程進行到步驟S17，異常次數(shù)不會累積，因此不會發(fā)出警報。
[0045]綜上所述，本發(fā)明跌倒偵測方法的較佳實施例，利用垂直邊緣方向比例、人員身體角度與時間等參數(shù)進行綜合性邏輯判斷，可在不耗費龐大演算資源的情況下精準地發(fā)現(xiàn)人員跌倒的情況，故確實能達成本發(fā)明的目的。
[0046]唯以上所述者，僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，當不能以此限定本發(fā)明實施的范圍，即大凡依本發(fā)明申請專利范圍及專利說明書內(nèi)容所作的簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發(fā)明專利涵蓋的范圍內(nèi)。
[0047] 在本發(fā)明提及的所有文獻都在本申請中引用作為參考，就如同每一篇文獻被單獨引用作為參考那樣。此外應(yīng)理解，在閱讀了本發(fā)明的上述講授內(nèi)容之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權(quán)利要求書所限定的范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種跌倒偵測方法，由一監(jiān)視系統(tǒng)執(zhí)行，所述的監(jiān)視系統(tǒng)包括一朝一目標區(qū)域取像的攝像機，及一接收來自所述攝像機的影像的處理單元，其特征在于，所述的方法包含以下由所述的處理單元執(zhí)行的步驟: (A)依據(jù)所述攝像機傳送的影像識別出有人員進入所述的目標區(qū)域，設(shè)定一異常次數(shù)為O ; (B)針對一目前影像判定出所述人員的多個邊緣，并將所述邊緣依預(yù)定的多個邊緣方向加以分類，計算出方向為垂直的邊緣數(shù)量占所有邊緣數(shù)量總和的一垂直邊緣方向比例； (C)判斷所述垂直邊緣方向比例是否小于一預(yù)設(shè)比例閾值，若是則進行步驟(D)； (D)令所述的異常次數(shù)加I并紀錄所述的目前影像對應(yīng)的時間'及 (E)判斷目前影像對應(yīng)的時間與第一次異常時間或上一次異常時間的間距是否不超過一預(yù)設(shè)時間長度，若是則進行步驟(F)，若否則回到步驟(A); (F)判斷所述的異常次數(shù)是否大于一預(yù)設(shè)次數(shù)，若是則進行步驟(G)，若否則回到步驟(B);及 (G)判斷為發(fā)生跌倒并進行相關(guān)輸出。
2.如權(quán)利要求1所述的跌倒偵測方法，其特征在于:所述步驟(B)還計算代表所述人員傾斜程度的一人員身體角度，所述步驟(C)還判斷所述人員身體角度是否大于一預(yù)設(shè)角度閾值，若所述的二判斷條件皆成立，才進行所述步驟(D)。
3.如權(quán)利要求1所述的跌倒偵測方法，其特征在于:所述步驟(B)是將所述邊緣分類為與垂直方向夾O度、45度、90度與135度的四個邊緣方向。
【文檔編號】A61B5/11GK103961108SQ201310048325
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2013年2月6日 優(yōu)先權(quán)日:2013年2月6日
【發(fā)明者】徐敏堂, 方志恒, 黃偉雄 申請人:由田新技股份有限公司