基于深度相机图像的跟踪-摔倒检测方法

本发明提出一种基于深度相机图像的跟踪‑摔倒检测方法，属于计算机视觉人工智能领域，所提出的基于深度相机图像的双滤波器目标跟踪模型，对深度相机图像分别使用彩色图像滤波器和深度图像滤波器后将两者进行后融合，降低了光照变化对于系统性能的影响，同时提高了对于尺度变化的适应性，通过使用颈关节点、髋关节中点、膝关节中点拟合一个能够反应人体实时姿态的三角形模型，该方法即使在人体被部分遮挡的情况下仍然可以正常工作，同时，只需要人体特征比较明显的颈关节点和膝关节中点组成颈‑膝线段向量，进一步减小了对关键点检测的要求，通过颈‑膝线段向量与法向量夹角和颈‑膝线段向量模长相对变化百分比来区分摔倒行为和日常活动行为。