摘要：為了解決傳統(tǒng)的使用幾何特征檢測(cè)摔倒的方法的不穩(wěn)定、難于區(qū)別一些相似的活動(dòng)等問(wèn)題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和人體橢圓輪廓的運(yùn)動(dòng)特征的摔倒檢測(cè)方法。首先,使用高斯混合模型檢測(cè)出人體目標(biāo)并求出其最小外接橢圓輪廓。然后在每一幀的橢圓輪廓中提取出長(zhǎng)短軸之比、方向角和人體質(zhì)心的豎直方向速度,融合成一個(gè)基于時(shí)間序列的運(yùn)動(dòng)特征。最后,經(jīng)過(guò)一個(gè)淺層的CNN對(duì)這些運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行訓(xùn)練,用于摔倒判斷,并區(qū)分相似的活動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法和現(xiàn)有的方法相比,克服了幾何特征的不穩(wěn)定性,提高了檢測(cè)率。