OpenCV 和 背景减除 技术结合 简单的角度计算 来实现摔倒检测

如使用 OpenCV 和 背景减除 技术结合 简单的角度计算 来实现摔倒检测。这种方法不依赖深度学习模型，但依然能够基于计算机视觉有效地进行摔倒检测。

方法概述：背景减除和姿态分析

在这个方法中，我们可以使用以下步骤：

1. 背景减除：首先，使用 OpenCV 提供的背景减除方法（如 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()）来提取前景（即人体）。
2. 关键点跟踪：通过检测提取出的前景，计算人体的运动轨迹，识别是否有剧烈的角度变化。
3. 摔倒判定：基于人体的关键点（例如，肩膀、腰部和头部）之间的相对角度变化，判断是否发生摔倒。

代码实现：基于背景减除和角度计算的摔倒检测

python

代码解析：

1. 背景减除：使用 OpenCV 的 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 创建一个背景减除器，它会根据每一帧与背景的差异来提取前景。通过 fgbg.apply(frame)，可以将每帧图像与背景进行比较，得到前景掩码（即检测到的行人或运动物体）。

2. 形态学操作：为了去除噪声，我们使用了 cv2.morphologyEx() 函数，对前景掩码进行开运算，从而去除一些小的噪声区域。

3. 轮廓检测：使用 cv2.findContours() 函数来检测前景区域的轮廓。我们通过 cv2.boundingRect() 获取每个轮廓的矩形框，假设矩形框的顶部中点是头部，左上角是肩膀，右下角是腰部。

4. 摔倒判定：通过计算肩膀、腰部和头部之间的夹角来判断是否发生摔倒。如果夹角大于设定的阈值 FALL_THRESHOLD_ANGLE，则认为摔倒发生了。

5. 实时显示：使用 cv2.imshow() 显示每一帧处理后的图像，检测到摔倒时在图像上显示 "FALL DETECTED!"。

优点与不足：

• 优点：
  • 不依赖深度学习：该方法不需要训练复杂的深度学习模型，适合快速实现和部署。
  • 实时性强：基于背景减除和简单的几何计算，可以快速检测摔倒事件。
• 不足：
  • 假设前提：该方法假设人体的姿态比较简单，并且通过矩形框简单估计肩膀、腰部和头部的位置，可能在复杂场景中效果较差。
  • 遮挡问题：如果行人被遮挡或者背景较复杂，背景减除方法可能会失效。

总结：

通过背景减除和角度分析，我们实现了一种简单而有效的摔倒检测方法。虽然这个方法的准确性和鲁棒性可能不如基于深度学习的解决方案，但它在简单场景下依然能提供良好的实时性，并适用于一些计算资源有限的环境。

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