基于人体骨架摔倒判断 Python
人体骨架是人体姿态估计、动作识别等计算机视觉任务中常用的一种表示方式。它可以通过摄像头或者深度传感器获取到人体关节点的位置信息，从而实现对人体动作的分析和识别。在某些场景下，我们可能需要判断一个人是否摔倒了，这对于老年人、运动员等特定群体来说尤为重要。本文将介绍如何基于人体骨架来判断一个人是否摔倒，并给出相应的 Python 代码示例。
人体骨架摔倒判断的原理
人体骨架摔倒判断的核心思想是通过分析人体关节点的位置变化来判断是否发生了摔倒。一般来说，人体摔倒时，关节点的位置会发生剧烈的变化，比如头部会向下倾斜，肢体会失去平衡等。因此，我们可以监测关键节点的位置变化，当位置变化超过一定阈值时，判断为摔倒事件。
使用 OpenPose 获取人体骨架
在实现人体骨架摔倒判断之前，我们首先需要获取人体骨架。这里我们使用 [OpenPose]( 这个开源库来实现姿态估计。OpenPose 可以通过摄像头或者视频文件获取到人体关节点的位置信息。
首先，我们需要安装 OpenPose，并下载预训练模型。然后，我们可以使用以下 Python 代码来获取人体骨架：
import cv2
import numpy as np
# 加载 OpenPose 预训练模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('pose/coco/pose_iter_440000.pb')
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
image_height, image_width, _ = image.shape
# 构建 OpenPose 输入 Blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(image_width, image_height), mean=(127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False)
# 设置网络的输入
net.setInput(blob)
# 运行网络
output = net.forward()
# 解析输出
keypoints = []
for i in range(18):
# 获取关节点位置
x = int(output[0, i, :, 0] * image_width)
y = int(output[0, i, :, 1] * image_height)
# 添加到关节点列表
keypoints.append((x, y))
上述代码中，我们首先加载了 OpenPose 的预训练模型，然后读取一张图像。接下来，我们将图像转换为 OpenPose 所需的输入 Blob，并设置为网络的输入。运行网络后，我们可以从输出中获取到人体关节点的位置信息。
摔倒判断算法
有了人体骨架之后，我们可以根据关节点的位置变化来判断是否发生了摔倒。我们可以选择一些关节点，比如头部、肩部、髋部和脚部，来监测其位置的变化。
以下是一个简单的摔倒判断算法示例：
import numpy as np
def detect_fall(keypoints, previous_keypoints, threshold=0.1):
# 根据需求选择关节点索引
head_index = 0
shoulder_index = 5
hip_index = 11
foot_index = 15
# 获取关节点的位置
head = keypoints[head_index]
shoulder = keypoints[shoulder_index]
hip = keypoints[hip_index]
foot = keypoints[foot_index]
# 获取前一帧关节点的位置
previous_head = previous_keypoints[head_index]
previous_shoulder = previous_keypoints[shoulder_index]
previous_hip = previous_keypoints[hip_index]
previous_foot = previous_keypoints[foot_index]
# 计算关节点位置的变化
head_diff = np.linalg.norm(head - previous_head)
shoulder_diff = np.linalg.norm
