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    文件類型: .zip
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    發布日期: 2021-06-01
  • 語言: 其他
  • 標簽: 行為檢測??

資源簡介

選用背景差分法和形態學算法提取目標骨架，骨架提取經歷九步：圖像灰度化，背景差分法提取目標輪廓，使用CLAHE算法增強對比度，高斯濾波，Solel算子進行邊緣檢測，小波去噪，最大類間誤差法二值化，形態學運算和中值濾波。然后用基于人體比例的方法初步判斷跌倒情況，再用基于運動趨勢的精準判斷跌倒情況。算法總體效果可以，誤檢較少。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

clear?all;
figure;
k=25;
while（k<300）
%提取人體框架

beijing=imread（[‘yuantu20\‘num2str（k+10）‘.jpg‘]）;
mubiao=imread（[‘yuantu20\‘num2str（k+12）‘.jpg‘]）;
bw_img2=rentiGJ（beijingmubiao）;
beijing=imread（[‘yuantu20\‘num2str（k）‘.jpg‘]）;
mubiao=imread（[‘yuantu20\‘num2str（k+2）‘.jpg‘]）;
bw_img=rentiGJ（beijingmubiao）;
%鎖定人體信息
[xxyylengthheigthtotalzyy]=biaozhu（bw_img）;
[xx2yy2length2heigth2total2zyy2]=biaozhu（bw_img2）;


if（total<300000）
%狀態判斷
?bili=abs（heigth/length）;
????????if?（（bili<=1）&&（10<=（zyy2-zyy）））
??????????b=‘跌倒‘;??
????????else
??????????b=‘正常‘;
????????end

?%標注狀態
??image（mubiao）;
??text=text（xxyy[‘狀態：‘b‘中‘]）;
??set（text‘Color‘‘y‘‘FontWeight‘‘demi‘）;
??rectangle（‘position‘[xxyylengthheigth]‘edgecolor‘‘r‘）;?
?????
??%儲存結果
??saveas（gcf[‘jieguo20\‘num2str（k+1）‘.jpg‘]）;
end

k=k+30;
clear?functions;
clear?（‘text‘‘b‘‘xx‘‘yy‘‘xx2‘‘yy2‘‘zyy‘‘zyy2‘‘total‘‘total2‘‘length‘‘heigth‘‘Izz‘‘bili‘‘beijing‘‘bw_img2‘‘bw_img‘‘mubiao‘）;

end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1062??2017-06-28?15:36??跌倒檢測\biaoshi.m
?????文件????????1707??2017-06-28?15:26??跌倒檢測\biaozhu.m
?????文件?????????251??2017-06-28?15:15??跌倒檢測\readTV.m
?????文件????????1160??2017-05-30?15:37??跌倒檢測\rentiGJ.m
?????目錄???????????0??2018-03-17?09:39??跌倒檢測\

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