一步到位！用Python 和 OpenCV打造智能监测系统，守护老人安全

后端

2023-12-26 06:17:28

关爱老人，跌倒监测系统助您安心

子标题 1：跌倒事故——老年人健康的一大隐患

跌倒是老年人意外伤害的首要原因，每年约有三分之一的老年人至少跌倒一次。这些跌倒不仅会导致骨折、脑出血等严重后果，还可能引发一系列并发症，甚至危及生命。因此，预防跌倒事故对于维护老年人的健康至关重要。

子标题 2：智能跌倒监测系统——守护老年人安全的科技利器

为了帮助老人远离跌倒风险，我们精心打造了一套智能跌倒监测系统。该系统基于计算机视觉技术，实时监测老年人的活动，及时发现异常情况并发出预警。

如何运作：

我们的监测系统采用OpenCV 和Python 技术，利用摄像头采集老人的实时影像，并通过图像处理算法提取出关键信息。系统首先检测人脸，然后估算身体姿态，得到头部和身体关键点的坐标。

接下来，系统计算出这些关键点之间的角度。当角度出现异常，例如老人突然倒地，系统就会立即触发警报，通知相关人员前来救助。

安装指南：

1. 安装必要库

pip install opencv-python
pip install imutils

2. 导入库

import cv2
import imutils

3. 定义角度计算函数

def calculate_angle(point1, point2, point3):
    """
    Calculate the angle between three points.

    Args:
        point1: The first point.
        point2: The second point.
        point3: The third point.

    Returns:
        The angle between the three points in degrees.
    """

    a = np.linalg.norm(point1 - point2)
    b = np.linalg.norm(point2 - point3)
    c = np.linalg.norm(point1 - point3)

    angle = np.arccos((a**2 + b**  2 - c**2) / (2 * a * b)) * 180 / np.pi

    return angle

4. 创建视频流对象

cap = cv2.VideoCapture(0)

5. 检测跌倒

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # Preprocess the frame
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)

        # Detect the person
        person = detect_person(frame)

        # If a person is detected, calculate the angle
        if person is not None:
            angle = calculate_angle(person["head"], person["neck"], person["right_shoulder"])

            # If the angle is abnormal, send an alert
            if angle > 45:
                send_alert()

    # Display the frame
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # Exit the loop if the user presses the 'q' key
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# Release the video capture object
cap.release()

# Destroy all windows
cv2.destroyAllWindows()