技术特征：
技术总结
本发明提出了一种基于小波矩的深度图像跌倒识别算法。该算法首先根据图像中各像素点相对于质心的距离做归一化，然后对归一化的图像极坐标化、FFT变换，最后对图像进行小波变换获取特征向量，并结合最小距离分类法识别人体行为。通过对大量的人体行为样本进行测试，本发明算法的识别率达到了90%。本发明通过利用深度图像和小波矩特征的平移、缩放和旋转不变性，解决了传统视频图像处理存在的隐私问题，提高识别性能。本发明不仅提高了对人体跌倒行为的识别能力，而且具有更好的鲁棒性，有很好的应用前景。
技术研发人员：李洪均;李超波;丁宇鹏;胡伟;谢正光;许可
受保护的技术使用者：南通大学
技术研发日：2017.09.28
技术公布日：2018.01.12