基于人体轮廓分析的摔倒检测

基于人体轮廓分析的摔倒检测

【免费】边缘检测：使用OpenCV的Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘轮廓检测：通过cv2.findContours()提取轮廓，并分析轮廓的形状、面积等摔倒判定：如果轮廓的面积或形资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/matlab_python22/90339228

该方法利用视频中的人体轮廓变化来检测摔倒。摔倒时，人体轮廓会发生显著变化，特别是当人从站立姿势转为躺下时，轮廓的形状和面积会有剧烈变化。

步骤：

1. 边缘检测：使用 OpenCV 的 Canny 边缘检测算法来提取图像中的边缘。
2. 轮廓检测：通过 cv2.findContours() 提取轮廓，并分析轮廓的形状、面积等。
3. 摔倒判定：如果轮廓的面积或形状发生剧烈变化（例如，从小的竖直轮廓变为较大的横向轮廓），则可能发生了摔倒。

代码实现：基于轮廓分析的摔倒检测

【免费】边缘检测：使用OpenCV的Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘轮廓检测：通过cv2.findContours()提取轮廓，并分析轮廓的形状、面积等摔倒判定：如果轮廓的面积或形资源-CSDN文库

解释：

1. 边缘检测（Canny）：我们使用 cv2.Canny() 函数来检测图像中的边缘。这帮助我们提取出图像中的主要物体轮廓。
2. 轮廓检测：通过 cv2.findContours() 函数提取轮廓。然后，使用 cv2.boundingRect() 获取轮廓的外接矩形，计算其宽高比。
3. 摔倒判定：如果轮廓的宽高比大于设定的阈值（FALL_THRESHOLD_ASPECT_RATIO），则认为可能发生了摔倒。

优点：

• 简单直观：基于轮廓形状和变化进行摔倒检测，算法较为简单。
• 实时性强：基于传统图像处理方法，处理速度较快。

缺点：

• 背景复杂时容易误判：复杂背景可能导致轮廓提取不准确，影响摔倒检测。
• 需要较好的图像质量：如果图像质量较差，边缘检测和轮廓提取可能不稳定。