基于Kinect V2的跌倒行为检测与分析

基于Kinect V2的跌倒行为检测与分析摘要随着人口老龄化的加剧，跌倒成为了老年人的一大健康问题。如何迅速高效地检测和识别跌倒行为以及对跌倒行为进行分析，有助于提高老年人的生活质量和健康水平。 Ki

KinectV2 基于的跌倒行为检测与分析 摘要 随着人口老龄化的加剧，跌倒成为了老年人的一大健康问题。如何 迅速高效地检测和识别跌倒行为以及对跌倒行为进行分析，有助于提高 老年人的生活质量和健康水平。KinectV2摄像头是一种深度传感器， 可通过三维红外成像技术捕捉人体运动数据，为行为检测提供了新的思 路和方法。本文基于KinectV2摄像头，提出一种基于深度学习的跌倒 行为检测和分析方法。首先，我们训练了一个基于深度学习的模型，用 于识别跌倒行为。然后，我们利用该模型对采集的数据进行分析，并提 取关键特征，以便更好地理解和研究跌倒行为。最后，我们通过实验表 明，该方法在跌倒行为检测和分析方面具有较高的精度和有效性。 关键词：跌倒行为，深度学习，KinectV2，行为检测，特征提取 1.引言 随着人口老龄化的加剧，跌倒成为老年人日常生活中的一大健康问 题。据统计，70岁以上人群的跌倒率高达40％，其中有15％的跌倒死 亡风险，特别是那些严重受伤的老年人，通常需要长时间的住院治疗， 甚至长期生活在慢性疼痛中。因此，如何快速高效地检测和识别跌倒行 为以及对跌倒行为进行分析，是当前研究的重点和难点之一。 KinectV2摄像头是一种深度传感器，其内置一组摄像头和红外发 射器，可以通过三维红外成像技术捕捉人体运动数据。基于KinectV2 摄像头的跌倒行为检测方法具有很强的实用性，不需要穿戴传感器，只 要在适当的位置放置KinectV2摄像头即可。同时，深度学习作为一种 强大的模式识别工具，可在跌倒检测和分析中发挥出其独特的作用。 本文提出了一种基于KinectV2摄像头和深度学习的跌倒行为检测 和分析方法。该方法首先训练出一个基于深度学习的模型，用于对跌倒