Detta papper presenterar en ny höstdetektionsmetod för äldre i en rumsmiljö baserad på formanalys av 3D-djupbilder tagna av en Kinect-sensor. Djupbilder förbehandlas av ett medianfilter både för bakgrund och mål. Silhuetten av rörliga individuella i djupbilder uppnås genom en subtraktionsmetod för bakgrundsramar. Djupbilderna omvandlas till skillnadskartan, som erhålls genom den horisontella och vertikala projektionshistogrammets statistik. Den ursprungliga planinformationen erhålls genom V-skillnadskarta, och golvplansekvationen beräknas med den minsta kvadratmetoden. Forminformation om det mänskliga objektet i djupbilder analyseras av en uppsättning momentfunktioner. Koefficienter för ellipser beräknas för att bestämma individuell riktning. Centroiderna i människokroppen beräknas och vinkeln mellan människokroppen och golvplanet beräknas. När både avståndet från människokroppens centroider till golvplanet och vinkeln mellan människokroppen och golvplanet är lägre än vissa trösklar, kommer fallincidenten att upptäckas. Experiment med olika fallande riktning utförs. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan upptäcka fallolyckor på ett effektivt sätt.
En metod för att spåra individer föreslås också i REF, bestående av en subtraktionsmetod för bakgrundsramar av djupbilder.
3D depth image analysis for indoor fall detection of elderly people
{'venue': None, 'journal': 'Digital Communications and Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}