在当今社会中，越来越多的老年人独居，对独居老人的监督已经成为一个社会问题。了能够找到单个老年人并在跌倒时通知他们的孩子，基于传感器的Kinect Seniors跌倒检测系统的设计和实施都是在没有保护的情况下进行的。见光。Kinect传感器用于获取深度图像和老年人骨点的信息。过计算肱骨中心的高度和脊柱中心的速度来评估老年人的运动。检测到可能发生跌倒时，恒温阀芯通过语音对老年人进行访谈。果确认，将向年龄较大的儿童发送电子邮件以通知您。
验结果表明，该系统能够准确地检测跌倒并发送电子邮件，但老年人也可以根据语音提示执行相应的动作，触发跌倒报警，减少系统错误。测Kinect Falls简介随着社会的老龄化，“空巢人”的比例不断增加。一个空的饲养员跌倒时，他通常不可能快速发出遇险信号，这会导致不合时宜的援助和严重的后果。此，对老年人家庭跌倒检测系统的研究和设计具有重要意义。前，老年人跌倒检测系统的设计主要涉及三种方法：借助便携式装置监测老年人的姿势，然后评估跌倒的动作。
方法中使用的传感器包括速度传感器，恒温阀芯陀螺仪传感器等。计复杂，成本高，长期磨损会导致设备丢失，给老人带来不便。境瀑布检测方法放置在老年人的有源区的不同的区域的传感器和通过监测由与地面接触时产生的目标和振动发出的声音，这将产生的结果检测到下落运动实验。响很大。于视觉传感器的跌倒检测系统的目的是将图像获取装置安装在检测目标的有效区域中，并通过提取传感器的特性来判断跌落的动作。人的行动。种方法可以减少环境噪声的干扰，但老年人的隐私会暴露，这将影响他们的正常生活。这篇文章中所提出的坠落检测算法使用用于收集与老年人的活动信息和老人点结合，然后将所述收集的彩色图像到一个深度图像Kinect传感器实现对跌倒运动的识别系统。系统可以获得老人运动时的重心高度和运动速度，并确定老人是否落在门槛上。
满足跌倒判断条件并确认老人的声音后，系统将向较大的孩子发送电子邮件以提醒他/她，从而确保系统的准确性和实时检测。人的安慰。人体特征和运动分析系统设计提取Kinect传感器是由微软公司开发的3D相机体感，具有包括红外照相机最左边和彩色摄像机和红外摄像机图像采集装置在中间和右侧。度数据流由深度图像帧组成。个深度图像帧包含距离Kinect红外摄像机的视角的距离。应于目标的点（x，y）的坐标来自摄像机的平面。获取检测目标的深度图像之后，Kinect传感器可以从检测目标提取骨架数据并形成总共20个数据点。在图1的人体的中心的高度示出可以计算可以基于位置的帧频率Kinect.La骨Kinect的骨卡的骨头图像中的每个点的坐标每秒30帧并且可以获得目标的实时移动速度，然后可以进行下落运动的判断和检测。
统设计和分析根据以往的经验，正常活动期间HipCenter与地板之间的距离以及正常活动期间脊柱的中心点速度都在一定范围内。此，当老年人是活动的，它足以计算胫骨和vertébrale.Lorsque胫骨的中心点的高度H的列的中点的移动速度的中心点的高度为小于阈值H“和如果脊柱中心点的速度V大于阈值V’，则认为老人可以跌倒。了减少检测误差，系统要求老年人在认为老年人有跌倒风险后进行语音调查。果后者根据语音提示执行相应的动作，则可以取消掉落警报。果老人在指定时间内没有响应系统要求的动作，他或她将自动通过邮箱163向较大的孩子发送电子邮件以回叫。了检测目标高度的，肱骨的中点的高度被定义为肱骨和左和右鞋底的平均Y值的中心点的Y值之间的差，即， -dire H = HipCenter.Y-（LeftFoot.Y RightFoot.Y ）/ 2。于秋季的姿势躺在主要或卧位，肱骨和地板的中心之间的距离将减小，在考虑到老年人穿着的衣服的厚度，肱骨中心的高度阈值H设定为0.2。便。句话说，当H <0.2时，认为检测到跌倒函数。
了检测从目标脊柱的中心点的顶部到底部的移动速度，每10个图像计算身体中心下降的速度V.根据实验结果和参考文献，人们普遍认为，跌落率可以从1.21米/秒降至2.05米/秒。本实验中，中心点的位移速度的阈值V’设定为0.35m / s，即当V> 0.35时，认为是检测到下降特征。同时检测到上述两个特征时，系统通过语音轮询确认老年人的情况。统收集深度图像信息，如图2所示。验总结表明，老人的跌倒检测系统非常准确，算法简单易行，这可以解决单独居家的老年人在意外跌倒时无法迅速得到帮助的问题。时，系统只显示深度图像，可以保护老年人的隐私。外，Kinect传感器并不昂贵，准确，并提供良好的开发和应用前景。
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