一种基于机器人视觉的跌倒检测方法及系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于机器人视觉的跌倒检测方法及系统，方法包括获取移动机器人搭载的摄像头采集多角度的人体姿态图像数据；对人体姿态图像数据进行预处理；提取处理后人体姿态图像数据的方向梯度直方图特征和灰度共生矩阵特征；通过EMA机制对所述方向梯度直方图特征和灰度共生矩阵特征进行跨维度交互与权重校准，生成融合特征；将所述融合特征输入YOLOv5模型中进行训练，得到训练好的跌倒检测模型；将待检测图像的融合特征输入训练好的跌倒检测模型，判断是否存在跌倒姿态。本发明结合方向梯度直方图特征、灰度共生矩阵特征以及EMA机制，利用YOLOv5模型进行训练和预测，提高了跌倒姿态的检测率。