技术特征：
1.一种摔倒行为检测方法，其特征在于，包括：获取目标体的待检测视频，所述待检测视频包括多帧图像；获取每帧图像的目标部位的姿态数据，所述目标部位包括：颈部、腰部和脚部中的至少两个部位，所述目标部位的姿态数据用于表示所述目标体的姿态变化；根据所述目标部位的姿态数据，确定所述目标体是否摔倒。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每帧图像的目标部位的姿态数据，包括：获取每帧图像的所述目标体的姿态数据；根据所述目标体的姿态数据，获取所述目标部位的姿态数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每帧图像的所述目标体的姿态数据，包括：针对所述多帧图像中的任意一帧图像而言，确定所述一帧图像的多个关键点，每个关键点用于标识所述目标体的部位；对所述多个关键点进行两两连接，得到多个关节连线；从所述多个关节连线中选择属于所述目标体的关节连线；根据属于所述目标体的关节连线，生成所述目标体的姿态图，所述目标体的姿态图用于表示所述目标体的当前姿态；根据所述目标体的姿态图，获取所述目标体的姿态数据。4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标体的姿态数据，获取所述目标部位的姿态数据，包括：按照所述多帧图像的时间先后顺序，采用预设时间窗口在所述多帧图像上进行多次滑动，获取每次滑动所对应的位于所述预设时间窗口内的图像的所述目标体的姿态数据；按照所述预设时间窗口的滑动顺序，从每次滑动所对应的位于所述预设时间窗口内的图像的所述目标体的姿态数据中，获取所述目标部位的姿态数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设时间窗口的长度为多帧图像中的一帧或多帧；或者，所述预设时间窗口的长度为预先设置的长度。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标部位的姿态数据，确定所述目标体是否摔倒，包括：对每次滑动所对应的位于所述预设时间窗口内的图像的所述目标体的姿态数据进行矩阵转换，得到多个矩阵，所述多个矩阵用于指示所述目标部位的姿态变化；根据每个矩阵，确定所述目标部位中每个部位对应的概率值，以获得多个概率值；在确定所述多个概率值均大于预设阈值时，确定所述目标体摔倒；在确定所述多个概率值中存在至少一个概率值小于或等于预设阈值时，确定所述目标体未摔倒。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对每次滑动所对应的位于所述预设时间窗口内的图像的所述目标体的姿态数据进行矩阵转换，得到多个矩阵之后，所述方法还包括：对每个矩阵进行放大，以更新每个矩阵。
8.一种摔倒行为检测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标体的待检测视频，所述待检测视频包括多帧图像；第二获取模块，用于获取每帧图像的目标部位的姿态数据，所述目标部位包括：颈部、腰部和脚部中的至少两个部位，所述目标部位的姿态数据用于表示所述目标体的姿态变化；判定模块，用于根据所述目标部位的姿态数据，确定所述目标体是否摔倒。9.一种摔倒行为检测设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
技术总结
本申请适用于动作检测技术领域，提供了一种摔倒行为检测方法、装置、设备及可读介质，其中，摔倒行为检测方法包括：获取目标体的待检测视频，待检测视频包括多帧图像；获取每帧图像的目标部位的姿态数据，目标部位包括：颈部、腰部和脚部中的至少两个部位，目标部位的姿态数据用于表示目标体的姿态变化；根据目标部位的姿态数据，确定目标体是否摔倒。该方法避免了对判断是否摔倒存在较大误判概率的情况，有利于更好的对摔倒行为进行检测，提高了摔倒检测的准确度，降低了是否摔倒误判概率。降低了是否摔倒误判概率。降低了是否摔倒误判概率。
技术研发人员：张小虎 龚潇
受保护的技术使用者：深圳市宏电技术股份有限公司
技术研发日：2022.04.08
技术公布日：2022/8/5