一种基于三维场景先验及注意力引导的跌倒检测方法

本发明涉及图像处理技术，具体地说是一种基于三维场景先验及注意力引导的跌倒检测方法。首先，选用Intel RealSense D435i相机作为数据采集装置，获取目标区域的深度图像，以此构建工厂车间斜面场景的三维模型；其次，定位数据点云中人体与斜面接触边缘区域，并通过统一点云朝向，实现点云数据的增强。最后，引入场景先验信息模型并构建时空注意力模块，提高图卷积神经网络的特征学习能力。此外，为了避免算法过于关注局部信息导致全局信息丢失无法判别跌倒于伪跌倒动作，设计了一自适应图卷积神经网络模型。本发明相较于传统跌倒检测算法具有更高的准确性和更好的实时性。