基于机器视觉的人体摔倒行为识别研究开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1目的及意义

随着经济的发展和时代的进步,自动扶梯已经普遍应用于各大商场、超市、企业以及一些公共场所,逐步成为市民群众日常出行的重要组成部分,是城市运行安全不可或缺的一环。自动扶梯在公共场所应用广泛,其安全隐患不容忽视。因为自动扶梯的应用偏向于人流量集中、面向群体复杂的场合,所以便利人们的同时,总会发生一些意外事故,特别是对老人和孩子等一些弱势群体。近几年,全国各地发生的自动扶梯伤害事件多以乘用人员摔倒为主。据统计,某城市现有自动扶梯数量约为28000台,每年发生的人员摔倒事件达到400多起,致使上百名乘用人员受到肢体上的伤害。

自动扶梯上意外摔倒引起的人体伤害主要有两方面。其一是摔倒时由于碰撞引起的一次伤害;其二是摔倒后由于自动扶梯继续运行造成的摔倒者身体和心理上的二次伤害。

现阶段人体防摔倒检测的研究有很多,但大多数都是基于个体或小流量人群进行的。由于自动扶梯的应用场合、面向人群以及事故状况较复杂,所以在自动扶梯上防摔的研究还比较少。目前针对意外摔倒事故的发生,较普遍的措施是在自动扶梯出入口处加设急停开关,配合服务人员进行人为操作。该方法的缺陷很大,不仅占用人力资源而且通过人工操作很难及时应对事故的发生,变故较大。因此有必要进行自动扶梯智能化的防摔检测的研究。

1.2国内外的研究现状分析

国内外针对摔倒识别及预测的研究较为多样化,主要基于人体行为识别的相关技术条件。在所有无接触行为识别方法中,最常用的方法主要是视觉技术、电磁场技术和声纳技术这三种。视觉技术通常通过摄影系统实现,是目前主流的行为识别技术。

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