(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210885351.X (22)申请日 2022.07.26 (71)申请人 软通动力 信息技术 （集团） 股份有限 公司 地址 100193 北京市海淀区西北旺东路10 号院东区16号楼5层5 02 (72)发明人 邢哲　周照　闫立俊　牛京　 陈长江　曹亮　韩磊磊　王康　 张斌　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 严慧 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01)G06V 40/20(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/269(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 行人摔倒检测方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明公开了行人摔倒检测方法、 装置、 电 子设备及存储介质。 该方法包括： 在每个预设的 采集时间点从行人行为视频中采集图像数据； 确 定当前采集时间点的第一图像数据和当前采集 时间的上一采集时间点的第二图像数据； 根据第 一图像数据和第二图像数据得到光流信息； 将光 流信息输入预先训练的检测模型中进行摔倒检 测。 本发明实施例的技术方案， 根据当前采集时 间点的第一图像数据和上一采集时间点的第二 图像数据， 获取光流信息， 通过预先训练的检测 模型对光流信息进行检测， 确定是否存在行人摔 倒的现象， 解决了需要靠穿戴设备来进行摔倒检 测的问题， 能够用于大范围监控场景下的行人摔 倒检测。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115205787 A 2022.10.18 CN 115205787 A 1.行人摔倒检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 在每个预设的采集时间点从行 人行为视频中采集图像数据； 确定当前采集时间点的第一图像数据和所述当前采集时间的上一采集时间点的第二 图像数据； 根据所述第一图像数据和所述第二图像数据得到光 流信息； 将所述光流信息输入预先训练的检测模型中进行摔倒检测。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述确定当前采集 时间点的第 一图像数 据和所述当前采集时间的上一采集时间点的第二图像数据后， 进一 步包括： 对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行第一预处 理； 从预处理后的所述第一图像数据和所述第二图像数据中提取 下采样密集特 征； 将所述下采样密集特 征输入预设的光 流追踪模块的Transformer进行 特征增强； 确定增强后的所述第一图像数据的第一像素特征和增强后的所述第二图像数据的第 二像素特征； 确定所述第一像素 特征和所述第二像素 特征的相似度是否高于预设阈值； 当所述相似度高于预设阈值 时， 根据所述第一图像数据和所述第 二图像数据得到光流 信息。 3.根据权利 要求2所述的方法， 其特征在于， 所述光流追踪模块， 还包括softmax层和自 注意力层， 相应的， 所述 根据所述第一图像数据和所述第二图像数据得到光 流信息， 包括： 通过所述softmax层获取 所述第一图像数据和所述第二图像数据的全局光 流信息； 将所述全局光 流信息输入所述自注意力层去除背景信息， 得到所述 光流信息。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述检测模型， 通过如下 方式进行训练； 获取至少一张样本图像数据； 通过第一边界框标注每张所述样本图像数据中的行人区域类别， 获得行人检测数据 集； 通过第二边界框标注每张所述样本图像数据中的行人摔倒区域类别， 获得行人摔倒检 测数据集； 将所述行人检测数据集和所述行人摔倒 检测数据集输入Yolov5网络模型进行训练， 直 至网络损失收敛， 得到所述检测模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 每张所述样本 图像数据， 通过如下方式获 得： 将预设数量的图像数据进行拼接， 得到拼接样本 图像， 所述拼接样本 图像包括其拼接 的预设数量的所述图像数据及每 个所述图像数据对应的分隔框； 对每个分隔框中的图像数据进行第二预处理， 其中， 所述第二预处理包括图像光照的 增强， 变暗， 模糊， 畸变中的一种或多种； 对预处理后的所述 拼接样本图像进行高斯模糊随机处 理， 得到所述样本图像数据。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述光流信 息输入预先训练 的检测 模型中进行摔倒检测， 包括： 检测所述 光流信息是否存在行 人边界框信息； 当存在所述行 人边界框信息时， 裁 剪并提取 所述行人边界框信息；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205787 A 2检测所述行 人边界框信息中是否存在行 人摔倒边界框信息； 当存在所述行 人摔倒边界框信息， 确定存在行 人摔倒的情况。 7.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述第一预处 理包括： 图像光照的增强， 变暗， 模糊， 畸变中的一种或多种。 8.一种行 人摔倒检测装置， 其特 征在于， 包括： 图像数据采集单 元， 用于在每 个预设的采集时间点从行 人行为视频中采集图像数据； 图像数据确定单元， 确定当前采集 时间点的第 一图像数据和所述当前采集 时间的上一 采集时间点的第二图像数据； 光流信息获取 单元， 用于根据所述第一图像数据和所述第二图像数据得到光 流信息； 光流信息处 理单元， 用于将所述 光流信息输入预先训练的检测模型中进行摔倒检测。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1 ‑7中任一项所述的 行人摔倒检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1 ‑7中任一项所述的行人摔倒检测 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205787 A 3