动作检测的秘密武器：揭秘摔倒检测的 3 个妙招

检测视频中的人员是否跌倒对于保障个人安全至关重要。本文将揭晓 3 个巧妙的技巧，帮助您轻松实现摔倒检测，让监控不再只是被动观察。

在居家和医院等环境中，摔倒事件频发，对个人安全和健康构成严重威胁。因此，及时发现并监测摔倒现象至关重要。本文将为您介绍 3 个巧妙的技巧，帮助您在监控视频中准确检测出摔倒动作。

1. 人体关键点识别

摔倒检测的关键在于识别视频中的人体轮廓及其运动轨迹。通过人体关键点识别技术，我们可以准确定位人体各部位的关节位置，包括头部、肩部、肘部、膝盖和脚踝。通过分析这些关键点的运动模式，可以有效判断是否发生摔倒。

2. 动作序列分析

摔倒通常涉及一系列动作，例如站立不稳、失去平衡和倒地。通过对视频帧序列的分析，我们可以识别这些动作模式。例如，如果检测到头部和身体同时快速向下移动，则很有可能发生了摔倒。

3. 背景建模

背景建模技术可以帮助识别视频中的人员和环境。通过对比当前帧与背景模型，我们可以过滤掉背景干扰，只关注感兴趣的人员。这有助于提高摔倒检测的准确性，避免误报。

示例代码

import cv2
import numpy as np

# 加载视频
video = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')

# 人体关键点识别模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('pose_deploy_linevec_faster_4_stages.prototxt',
                                'pose_iter_160000.caffemodel')

# 背景建模器
bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    # 背景建模
    fg_mask = bg_subtractor.apply(frame)

    # 人体关键点识别
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (368, 368), (103.94, 177.62, 123.68))
    model.setInput(blob)
    output = model.forward()

    # 动作序列分析
    for i in range(len(output[0])):
        keypoints = output[0][i]
        head_y = keypoints[1][1]
        body_y = keypoints[8][1]

        if head_y - body_y > 50:
            # 检测到摔倒
            cv2.rectangle(frame, (0, 0), (frame.shape[1], frame.shape[0]), (0, 0, 255), 5)

    # 显示结果
    cv2.imshow('摔倒检测', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

这 3 个技巧共同作用，为视频监控中的摔倒检测提供了全面的解决方案。通过准确识别人体关键点、分析动作序列和过滤背景干扰，我们可以有效检测出视频中的人物是否跌倒，为保障个人安全和预防意外发生提供了有力支持。