基于PAF矢量场算法和深度图的服务型机器人行为识别方法

本发明公开了一种基于PAF矢量场算法和深度图的服务型机器人行为识别方法，涉及人工智能和机器人技术领域，包括：采用深度相机获取深度图像；采用前后景分离算法将深度图像前景中的人体信息从背景中分离出来，输出后景图像；步骤3、使用PAF矢量场算法对深度图像进行处理，提取人体的骨骼关键点，生成骨架信息，根据骨架信息得到人体姿态；步骤4、采用隐私保护模块调用后景图像，将骨架信息置于后景图像中；步骤5、通过分析提取到的人体姿态，检测是否存在跌倒事件或异常招手动作，如果存在，则触发报警机制。本发明通过PAF矢量场和深度相机，实时检测服务区域内的人体姿态，具有高实时性和高准确性，能够有效应对各种复杂环境下的跌倒检测需求。