基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
《2024年基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》范文
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为智能监控和健康管理的重要部分，对于防止老年人跌倒事故的发生以及及时响应突发情况具有重要意义。
本文旨在介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现。
二、系统设计概述本系统设计主要包括硬件设计和软件设计两部分。
硬件部分主要利用FPGA的高性能处理能力和并行处理特性，实现对视频流的实时处理。
软件部分则负责图像处理算法的实现，包括人体检测、动作识别以及跌倒判断等。
三、硬件设计硬件设计主要包括FPGA的选择、视频采集模块、数据处理模块和通信模块等。
首先，选择适合的FPGA芯片是系统设计的关键。
我们需要选择具有高性能、低功耗、可编程性强的FPGA芯片，以满足系统对实时性和处理能力的需求。
其次，视频采集模块负责将摄像头采集的视频信号转换为数字信号，并传输到FPGA芯片进行处理。
该模块应具有高分辨率、低噪声、低延迟等特点。
数据处理模块是系统的核心部分，负责实现图像处理算法。
该模块应具有高性能的并行处理能力和实时处理能力，以实现对视频流的实时处理。
通信模块负责将处理后的数据传输到上位机或存储设备，以便后续分析和处理。
四、软件设计软件设计主要包括图像处理算法的实现和系统软件的编写。
图像处理算法是实现跌倒检测的关键。
本系统采用基于计算机视觉的算法，通过检测人体的运动轨迹和姿态变化来判断是否发生跌倒。
具体包括人体检测、动作识别、跌倒判断等步骤。
其中，人体检测可以通过背景减除法或帧间差分法实现；动作识别和跌倒判断则可以通过机器学习或深度学习算法实现。
系统软件的编写主要包括FPGA编程和上位机软件的编写。
FPGA编程需要使用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）实现图像处理算法的逻辑电路；上位机软件则需要使用C++或Python等编程语言实现与FPGA的通信、数据处理和结果显示等功能。
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》范文
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的不断进步和人们对生活质量的要求提高，智能化的生活环境监测和应急响应成为了重要研究领域。
人体跌倒检测系统就是其中的一个关键应用。
本篇论文将探讨基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现，以期通过高效率的硬件处理实现实时、准确的跌倒检测。
二、系统设计概述本系统以FPGA作为核心处理器，通过图像处理和模式识别技术，实现对人体跌倒的实时检测。
系统主要包括以下几个部分：图像采集、预处理、特征提取、模式识别以及控制输出。
1. 图像采集：使用高清摄像头实时采集环境中的视频图像。
2. 图像预处理：对采集的图像进行去噪、增强等处理，以便后续的特征提取。
3. 特征提取：通过算法提取出人体轮廓、运动轨迹等特征。
4. 模式识别：根据提取的特征，通过机器学习算法识别出人体是否跌倒。
5. 控制输出：将识别结果通过LED灯、声音提示等方式通知用户或监护人。
三、硬件设计本系统采用FPGA作为核心处理器，其并行处理能力和高运算速度使得系统能够实时处理大量数据。
此外，系统还包括高清摄像头、存储器、电源等模块。
1. FPGA模块：负责图像处理和模式识别的所有计算任务。
通过硬件描述语言（如VHDL或Verilog）编写程序，实现算法的并行化和优化。
2. 摄像头模块：实时采集环境中的视频图像，传输至FPGA 模块进行处理。
3. 存储器模块：存储预处理后的图像数据、算法参数等。
4. 电源模块：为整个系统提供稳定的电源供应。
四、软件设计软件设计主要包括图像处理算法和模式识别算法的实现。
1. 图像处理算法：包括去噪、增强等预处理算法，以及特征提取算法。
这些算法通过FPGA的并行处理能力实现快速处理。
2. 模式识别算法：采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对提取的特征进行分类和识别，判断人体是否跌倒。
五、实现与测试本系统的实现包括硬件搭建、程序编写、调试和测试等步骤。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为智能监控和健康管理的重要部分，对于预防意外事故、提高生活质量和安全保障具有重要意义。
本文将介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现方法。
二、系统设计概述本系统设计的主要目标是实现快速、准确的跌倒检测，以应对老年人、残疾人以及特殊工作环境下的人群的安全保障需求。
系统以FPGA为核心，通过图像处理技术，对监控视频中的人体进行实时分析，以判断是否发生跌倒。
三、硬件设计本系统硬件设计主要包括FPGA芯片、摄像头、存储器等部分。
其中，FPGA芯片作为核心处理单元，负责图像的实时处理和跌倒检测算法的实现。
摄像头负责采集监控视频，存储器用于存储处理后的数据和算法程序。
四、软件设计软件设计部分主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测算法等。
1. 图像预处理：通过去噪、增强等手段，提高图像质量，为后续的特征提取和跌倒检测提供良好的基础。
2. 特征提取：通过计算机视觉技术，提取出人体轮廓、运动轨迹等特征，为跌倒检测提供依据。
3. 跌倒检测算法：本系统采用基于机器学习的算法，通过训练样本学习正常行走和跌倒时的特征差异，实现跌倒检测。
五、FPGA实现在FPGA上实现跌倒检测系统，需要利用HDL（硬件描述语言）对系统进行描述和设计。
通过将算法转化为硬件电路，实现高速、低功耗的跌倒检测。
FPGA的并行处理能力可以大大提高系统的处理速度，满足实时性的要求。
六、实验与结果分析通过实验验证了本系统的有效性。
我们使用不同的场景、不同年龄段的人群进行测试，结果显示，本系统能够准确、快速地检测出人体跌倒事件，具有较高的灵敏度和较低的误报率。
此外，本系统还具有较低的功耗和较高的实时性，满足了实际应用的需求。
七、结论本文介绍了一种基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现方法。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能，以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法，包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分，我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头，并配置了相应的驱动程序，以确保其稳定运行。
在软件架构上，我们采用了分层设计思想，将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次，以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面，我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法，通过优化算法参数和提高计算效率，实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面，我们根据运动目标的速度、方向等特性，设计了相应的PID控制器和模糊控制算法，以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对安全监控系统的需求日益增长。
其中，人体跌倒检测在诸多应用中占有重要地位。
传统的人体跌倒检测系统大多采用中央处理器（CPU）来实现，但在处理复杂的数据处理任务时，可能会存在延迟高和功耗大等问题。
为此，本文设计了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的人体跌倒检测系统，通过优化硬件架构和算法设计，实现高效、低功耗的跌倒检测。
二、系统设计1. 硬件设计本系统以FPGA为核心，配合摄像头模块、存储模块、电源模块等构成完整的硬件系统。
其中，摄像头模块负责捕捉视频图像，FPGA负责对图像进行处理和分析，存储模块用于存储处理后的数据和结果，电源模块为整个系统提供稳定的电源。
2. 软件设计软件设计主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测和结果输出四个部分。
（1）图像预处理：通过去噪、增强等手段对原始图像进行处理，以提高后续处理的准确性和效率。
（2）特征提取：利用图像处理算法提取出人体轮廓、运动轨迹等特征，为后续的跌倒检测提供依据。
（3）跌倒检测：通过分析人体特征的变化，判断是否发生跌倒。
常用的算法包括基于机器学习的算法、基于模式识别的算法等。
（4）结果输出：将检测结果通过显示屏、报警器等方式输出，以便用户及时了解情况。
三、算法实现1. 图像预处理算法实现图像预处理主要包括去噪和增强两个步骤。
去噪可以采用滤波算法，如高斯滤波、中值滤波等；增强则可以通过直方图均衡化、对比度增强等方法实现。
这些算法在FPGA上实现时，需要考虑到硬件的并行性和数据处理速度，进行相应的优化。
2. 特征提取算法实现特征提取是跌倒检测的关键步骤。
常用的特征包括人体轮廓、运动轨迹等。
这些特征可以通过边缘检测、背景减除、光流法等方法进行提取。
在FPGA上实现这些算法时，需要充分利用硬件的并行性和计算能力，以提高处理速度和准确性。
3. 跌倒检测算法实现跌倒检测算法是本系统的核心部分。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为一种重要的安全监控手段，在老年护理、公共场所监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将探讨基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现，以实现高效、准确的跌倒检测。
二、系统设计1. 硬件设计本系统采用FPGA作为核心处理器，结合摄像头模块、存储模块和通信模块等，构成一个完整的跌倒检测系统。
其中，摄像头模块负责捕捉视频图像，存储模块用于存储处理后的数据和结果，通信模块则负责与上位机或其他设备进行数据传输。
2. 软件设计软件设计主要包括图像处理算法和跌倒检测算法的设计与实现。
图像处理算法用于对摄像头捕捉的图像进行预处理，如去噪、增强等。
跌倒检测算法则是本系统的核心，通过分析图像中人体的运动状态，判断是否发生跌倒。
三、图像处理算法1. 去噪处理由于摄像头捕捉的图像可能受到各种因素的干扰，导致图像中存在噪声。
因此，需要对图像进行去噪处理，以提高后续处理的准确性。
常用的去噪方法包括滤波法、形态学法等。
2. 人体轮廓提取去噪后的图像需要进一步提取出人体轮廓信息。
这可以通过边缘检测、轮廓提取等算法实现。
提取出的人体轮廓信息将用于后续的跌倒检测。
四、跌倒检测算法1. 运动状态分析跌倒检测算法主要通过分析人体的运动状态来判断是否发生跌倒。
这需要提取出人体在图像中的位置、速度、加速度等信息。
通过比较连续多帧图像中人体的运动状态，可以判断出人体是否出现异常的姿态或动作。
2. 跌倒判断准则根据运动状态分析的结果，设定跌倒判断准则。
例如，当人体在短时间内速度或加速度发生剧烈变化，且姿态出现异常时，可以判断为发生跌倒。
此外，还可以结合其他信息，如人体重心变化、地面反光等，进一步提高跌倒检测的准确性。
五、系统实现1. 硬件实现根据硬件设计，搭建实验平台，包括FPGA开发板、摄像头、存储设备等。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对于安全监控和人体行为识别等方面的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为一种重要的应用，其设计和实现具有重要的现实意义。
本文将介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现方法。
二、系统设计1. 系统架构本系统采用模块化设计，主要包括图像采集模块、图像处理模块、跌倒检测模块、报警输出模块等。
其中，图像采集模块负责捕捉实时视频流，图像处理模块对视频流进行处理和分析，跌倒检测模块根据处理结果判断是否发生跌倒，报警输出模块则根据判断结果进行相应的报警操作。
2. 图像处理模块设计图像处理模块是本系统的核心部分，其任务是对视频流进行实时处理和分析。
本系统采用FPGA进行图像处理，利用其并行处理和高速运算的优势，实现实时性和准确性。
具体而言，图像处理模块包括预处理、特征提取和模式识别等步骤。
预处理阶段主要是对图像进行去噪、增强等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。
特征提取阶段则是从预处理后的图像中提取出有用的信息，如人体轮廓、运动轨迹等。
模式识别阶段则是根据提取的特征信息判断是否发生跌倒。
3. 跌倒检测算法设计本系统采用基于机器学习的跌倒检测算法。
该算法通过训练大量的跌倒和非跌倒样本，学习到跌倒的特征和规律，从而实现对跌倒的准确检测。
具体而言，算法首先提取视频中人体的运动特征，如速度、加速度、姿态等，然后根据这些特征判断是否发生跌倒。
如果判断为跌倒，则触发报警输出模块进行报警操作。
三、系统实现1. 硬件平台选择本系统选择FPGA作为硬件平台，利用其并行处理和高速运算的优势，实现实时性和准确性。
同时，FPGA的灵活性使得系统可以方便地进行升级和扩展。
2. 软件编程及实现在软件编程方面，本系统采用高级硬件描述语言（HDL）进行编程，如VHDL或Verilog等。
通过编写各种模块和算法的代码，实现系统的各项功能。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着人口老龄化的加剧和智能家居的兴起，人体跌倒检测系统在保障老年人及特殊人群的安全方面显得尤为重要。
FPGA （现场可编程门阵列）因其高并行性、高集成度和可定制性，在实时图像处理和复杂算法实现方面具有显著优势。
本文将详细介绍基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现过程。
二、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括FPGA芯片、摄像头模块、电源模块和通信接口等。
其中，FPGA芯片作为核心处理器，负责图像的实时处理和算法运算。
摄像头模块负责捕捉实时视频流，传输至FPGA进行处理。
电源模块为整个系统提供稳定的供电，通信接口用于与上位机或其他设备进行数据传输。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测算法和通信协议等。
图像预处理包括去噪、二值化等操作，以便于后续的特征提取。
特征提取主要提取人体的轮廓、运动轨迹等信息。
跌倒检测算法是本系统的核心，通过分析人体运动状态和姿态变化，判断是否发生跌倒。
通信协议用于与上位机进行数据传输和交互。
三、算法实现1. 图像预处理图像预处理主要包括去噪和二值化操作。
去噪采用滤波算法，如高斯滤波或中值滤波，以去除图像中的噪声。
二值化操作将图像转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取。
2. 特征提取特征提取主要提取人体的轮廓、运动轨迹等信息。
通过边缘检测算法提取人体轮廓，利用光流法或背景差分法检测人体运动轨迹。
此外，还可以采用深度学习算法进行人体识别和姿态估计，提高跌倒检测的准确性。
3. 跌倒检测算法跌倒检测算法是本系统的核心部分。
首先，通过分析人体的运动状态和姿态变化，判断是否发生异常。
其次，结合人体跌倒的典型特征，如身体倾斜角度、地面反作用力等，进行综合判断。
最后，通过设置阈值和报警机制，及时发出警报并通知相关人员。
四、系统实现及测试1. 系统实现根据设计需求，搭建硬件平台并编写软件程序。
在FPGA上实现图像预处理、特征提取和跌倒检测算法等功能。
基于OpenMV的疲劳驾驶检测系统的设计与实现
系统实现
在系统实现阶段，我们按照以下步骤进行：
1、硬件电路设计：根据系统需求，设计并搭建了OpenMV摄像机与微控制器的 硬件电路。在系统中添加了显示屏，以便于驾驶员查看系统检测结果。
2、软件程序编写：使用Python编程语言编写图像处理和疲劳驾驶检测算法。 首先，我们对OpenMV摄像机进行初始化，并实现图像采集功能。接着，对采 集的图像进行预处理，提取面部特征。最后，结合疲劳驾驶检测算法，判断驾 驶员的疲劳程度，并实现报警提示功能。
实验结果显示，基于深度学习的疲劳驾驶检测方法在准确率和实时性上均优于 传统方法。与传统方法相比，基于深度学习的方法可以更好地提取驾驶员面部 图像中的特征，从而提高检测准确率。同时，由于深度学习方法的并行计算能 力较强，因此可以实现更快的检测速度。
实验讨论
通过对实验结果的分析，可以发现基于深度学习的疲劳驾驶检测方法具有以下 优点：
3、模型训练：采用卷积神经网络（CNN）对预处理后的数据进行训练，学习并 优化模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
4、算法实现：在模型训练完成后，将模型应用于实时视频数据中，实现疲劳 驾驶的实时检测。
系统性能评估
为了评估本系统的性能，我们采用了以下方法进行评估： 1、评估指标：采用准确率、召回率、F1分数等指标来评估本系统的性能。
未来，我们将进一步优化系统算法，提高系统的准确性和稳定性。我们将研究 如何将本系统与智能驾驶辅助系统集成，以实现更加智能、安全的驾驶体验。 此外，我们还将探索其他新型的疲劳驾驶检测方法，如基于深度学习等方法， 以适应更多的应用场景和需求。
参考内容
引言
基于MEMS的摔倒检测和定位系统设计
基于MEMS的摔倒检测和定位系统设计作者：翁佩纯张远海来源：《电子技术与软件工程》2017年第12期摘要为解决老年人日常生活中的摔倒检测和定位问题，设计了可穿戴式老年人摔倒检测和定位系统。
采用低功耗的STM8S系列芯片，通过MEMS 三轴加速度传感器完成人体三轴加速度数据的采集和处理，使用卡尔曼滤波算法进行噪声剔除，实现了三级检测阈值摔倒检测算法，北斗GPS双模定位模块获得地理定位信息，GPRS模块进行远程报警。
实验说明系统可以有效地对老年人摔倒行为作出检测，并实时进行定位和报警。
【关键词】摔倒检测算法 MEMS加速度传感器北斗定位随着我国人口老龄化的加速，老年人的照料和养老问题将严重加重未来社会负担。
高效、有效、专业的养老产业是解决老龄化社会带来沉重养老负担的唯一途径。
在老年人的日常生活中，摔倒[1]是老年人经常发生的意外之一，严重威胁老年人的身体健康甚至生命安全。
因此，设计一种针对老年人的摔倒检测和定位装置的需求尤为迫切。
MEMS 技术以其体积小，重量轻，耗能低，谐振频率高等优势，近几年得到了快速发展和广泛应用，在加速度检测、状态检测、运动检测等方面的技术已经相对成熟和稳定。
本文提出一种基于MEMS 三轴加速度传感器的老年人摔倒检测与定位系统，可穿戴并实时检测和卫星定位。
三轴加速度传感器采集人体摔倒特征向量，北斗GPS模块判断摔倒位置，通过GPRS 模块通知家人，大大提高老年人的安全保障，减轻了子女和社会的压力。
1 人体摔倒模型1.1 摔倒检测算法人体运动的特征向量包括加速度、加速度向量幅值SVM （ Signal vector magnitude）、微分加速度幅值绝对平均值MADS （ Mean absolute value of differential）、人体姿态角pitch、roll 和yaw等[2]。
当人体进行剧烈活动时，SVM 峰值会变得比较大，其定义为：（1）其中：ax、ay、az分别为x、y、z 轴的加速度。
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》范文
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着社会人口老龄化的加剧，健康安全问题日益凸显。
其中，人体跌倒检测系统在预防老年人意外跌倒事故中发挥着重要作用。
本文将详细介绍基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现过程。
该系统通过先进的图像处理技术和FPGA的高速并行处理能力，实现对人体跌倒的有效检测和实时报警。
二、系统设计需求分析本系统主要面向老年人跌倒检测的场景，要求具有高灵敏度、低误报率的特点。
设计需求包括：1. 实时性：系统需具备快速响应的能力，以便在人体跌倒后尽快发出警报。
2. 准确性：系统需准确判断人体是否跌倒，避免误报和漏报。
3. 可靠性：系统需在各种环境下稳定运行，保证检测结果的准确性。
4. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，方便后期功能升级和性能优化。
三、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括FPGA芯片、摄像头、显示器及报警装置等。
其中，FPGA芯片作为核心处理器，负责图像数据的处理和运算。
摄像头用于捕捉现场图像，显示器用于显示检测结果，报警装置在检测到人体跌倒后发出警报。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测及报警等模块。
图像预处理模块对摄像头捕捉的图像进行去噪、增强等处理，以便后续的特征提取和跌倒检测。
特征提取模块从预处理后的图像中提取出人体轮廓、运动轨迹等特征信息。
跌倒检测模块根据提取的特征信息判断人体是否跌倒，并发出相应的警报。
四、关键技术实现1. 图像预处理图像预处理模块采用数字滤波技术对原始图像进行去噪处理，以提高后续特征提取的准确性。
同时，采用直方图均衡化技术对图像进行增强处理，增强图像的对比度和清晰度。
2. 特征提取特征提取模块通过计算图像中人体轮廓的变化和运动轨迹的异常情况来判断是否发生跌倒。
具体实现包括：利用边缘检测算法提取人体轮廓信息；通过光流法或背景减除法计算人体运动轨迹；根据人体轮廓和运动轨迹的变化判断是否发生跌倒。
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》范文
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着人口老龄化的加剧和智能家居的兴起，人体跌倒检测系统成为了现代社会中一个重要的研究领域。
该系统可以及时检测出人体的跌倒状态，并发出警报，以便于及时的救援和救治。
本文将介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现。
二、系统设计1. 系统架构本系统主要由图像采集模块、图像处理模块、FPGA控制模块和报警输出模块四个部分组成。
其中，图像采集模块负责获取实时视频流，图像处理模块对视频流进行跌倒检测算法的处理，FPGA控制模块负责整个系统的控制和协调，报警输出模块则负责在检测到跌倒事件时发出警报。
2. 图像处理算法本系统采用的跌倒检测算法是基于计算机视觉的技术。
通过对视频流中的人体进行实时检测和跟踪，结合人体运动学特征，判断是否发生跌倒。
具体算法包括人体检测、特征提取、运动分析等步骤。
3. FPGA控制逻辑FPGA控制逻辑是整个系统的核心，它负责协调各个模块的工作，并对图像处理结果进行判断和决策。
具体包括图像采集控制、数据处理、结果判断、报警输出等逻辑。
三、硬件实现1. 图像采集模块图像采集模块采用高清摄像头，通过USB接口与FPGA连接。
摄像头负责实时获取视频流，并将其传输到FPGA中进行处理。
2. FPGA芯片选择本系统选用了一款高性能的FPGA芯片，它具有丰富的逻辑资源和高速的数据处理能力，可以满足本系统的需求。
3. 报警输出模块报警输出模块可以采用多种方式，如声光报警、短信通知等。
本系统中，我们采用了声光报警的方式，当检测到跌倒事件时，系统会发出警报声音并点亮报警灯。
四、软件实现1. 编程语言及开发环境本系统的软件开发采用硬件描述语言（HDL）进行编程，如Verilog或VHDL等。
开发环境为Xilinx的Vivado HLS或Quartus 等FPGA开发工具。
2. 算法实现及优化在算法实现方面，我们采用了开源的计算机视觉库，如OpenCV等，并结合FPGA的硬件特性进行优化。
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》范文
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着社会人口老龄化的加剧，对老年人的健康管理和安全保障成为了社会关注的焦点。
其中，人体跌倒检测作为一种重要的安全保护措施，已引起了广泛的关注。
传统的跌倒检测方法多基于图像识别和计算机视觉技术，这些方法虽具有一定的效果，但受制于实时性和数据处理能力的限制。
本文基于FPGA（现场可编程门阵列）技术，设计并实现了一个高效、实时的人体跌倒检测系统。
二、系统设计1. 系统架构本系统主要由FPGA芯片、图像传感器、数据传输模块和上位机软件组成。
其中，FPGA芯片作为核心处理单元，负责图像数据的实时处理和跌倒检测算法的运算。
图像传感器负责捕捉图像数据，数据传输模块负责将图像数据传输到FPGA芯片进行处理，上位机软件则负责显示和处理结果。
2. 算法设计本系统的核心是跌倒检测算法，该算法基于图像处理和模式识别技术。
首先，通过图像传感器捕捉人体图像，然后通过FPGA芯片对图像进行预处理和特征提取。
接着，利用模式识别算法对提取的特征进行分类和识别，判断人体是否处于跌倒状态。
最后，将检测结果通过数据传输模块发送到上位机软件进行显示和处理。
3. FPGA实现FPGA作为一种可编程的硬件设备，具有并行计算、高速数据处理等优点。
本系统利用FPGA的这些优点，实现了高效的图像处理和跌倒检测算法。
具体实现过程包括：将算法编写为硬件描述语言（HDL）代码，然后通过FPGA开发工具进行编译和烧录，最终在FPGA芯片上实现算法的硬件化。
三、系统实现1. 硬件选择与搭建本系统选择了适合图像处理的FPGA芯片作为核心处理单元，同时选择了高分辨率的图像传感器和数据传输模块。
在硬件搭建过程中，需要注意各模块之间的连接和通信方式，确保数据的准确传输和处理。
2. 算法编程与优化本系统的算法包括图像预处理、特征提取、模式识别等多个部分。
在编程过程中，需要根据FPGA的特性和要求进行优化，确保算法的高效性和实时性。
一种基于视频中人体姿态的跌倒检测方法
现代电子技术 Modern Electronics Technique
98 DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2021.04.021
引用格式：王平，丁浩，李佳丽 . 一种基于视频中人体姿态的跌倒检测方法[J]. 现代电子技术，2021，44（4）：98⁃102.
针对上述方法的不足，本文提出一种基于人体姿态 特 征 的 跌 倒 检 测 方 法 。 首 先 ，通 过 OpenPose 检 测 图 像 中的人体姿态，生成人体姿态图。然后利用三维卷积神 经网络模型提取人体行为的空间特征和时间特征并训 练 Softmax 分类器。该方法可以直接以视频为输入，判 断视频中人体是否发生跌倒行为。通过实验证明，本文
变化的时空特征。通过对局部特征的重新组合，得到抽象的全局特征进行跌倒检测。实验结果表明，所提出的跌倒检测方
法计算复杂度低，对跌倒行为的平均正确检测率为 98.32%，对其他日常行为的平均误检率为 2.84%，兼顾了准确性和实时性
的要求。
关键词：跌倒检测；人体姿态；时空特征提取；局部特征重组；姿态估计；模型分析
与 装 置 的 固 定 关 系 ，容 易 影 响 老 年 人 的 日 常 活 动 。 文 献 [4]中 提 取 视 频 中 人 体 的 形 状、形 态 以 及 运 动 三 种 特 征 ，训 练 一 个 集 成 分 类 器 检 测 跌 倒 行 为 ，但 该 方 法 过 于 依 赖 前 景 图 像 提 取 的 精 度 ，对 跌 倒 行 为 的 误 检 率 较 高 。 文献[5]设计了一个 CNN 模型来降低对跌倒行为检测的 误 报 率 ，但 该 模 型 只 对 静 态 图 片 的 识 别 效 果 较 好 ，在 应 用到视频中时效果较差。
基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
sensor.reset () #将摄像头的所有属性重置。 sensor.set_pixformat (sensor.GRAYSCALE) #GRAYSCALE(灰度图)。 sensor.set_framesize (sensor.QVGA) #视频分辨率 320 × 240。 sensor.skip_frames (time = 2000) #跳过不稳定帧，2000 ms。 sensor.set_auto_whitebal (False) #白平衡关闭。 sensor.set_auto_gain (False) #自动增益关闭。 clock = time.clock () #记录摄像头运行时间。
基于穿戴式设备的自动跌倒识别系统，即将检测设备穿戴或佩戴在身上，例如利用智能手机内的加 速度传感器来设计动作识别系统、可连接穿戴设备的老人摔倒远程智能手机监护客户端，这一类设备拥 有简单，错误率低的特点，但同时基于穿戴式设备的自动跌倒识别系统要将检测设备置于人体部位，传 感器容易受到干扰，导致传感器不能将数据及时的上传，并且老人并不喜欢在身上附加一些物品等，这 些问题也是基于穿戴式设备的自动跌倒识别系统所面临的问题。
摘要
现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、 突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv
*通讯作者。
文章引用: 杨子弘, 杨文杰, 刘佳. 基于 OpenMv 的跌倒检测算法设计与实现[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(11): 2020-2027. DOI: 10.12677/csa.2019.911227
基于轻量化Openpose的跌倒算法识别研究
基于轻量化Openpose的跌倒算法识别研究
范鹏生;吴贵军;陈浩辰
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2022(19)8
【摘要】目前,留守居家老人因为跌倒而意外事故频发,普通的视频监控时效性差。
因此,文章提出了一种基于轻量化Openpose结合图像分类的方法,该方法通过轻量化Openpose对视频流进行骨骼图像提取,中间通过对获取的图像进行姿态标注,后期再通过自定义轻量化分类网络MobileNet模型对标注图像进行分类训练,即可实现实时的姿态获取,以检测跌倒行为的发生。
【总页数】2页(P128-129)
【作者】范鹏生;吴贵军;陈浩辰
【作者单位】重庆科技学院智能技术与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于OpenPose的人体动作识别对比研究
2.OpenPose算法人体姿态识别应用研究
3.基于轻量级OpenPose模型的跌倒检测算法
4.基于OpenPose+3S-AGCN的行为识别研究
5.基于改进OpenPose算法的猪只行为识别方法
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2. 硬件参数及程序总体框图
本文所提出的设计中，摄像头所采用的芯片为 STM32H743VI，主频为 400 MHz，内存为 1 MB，帧 缓冲区为 2 MB，支持 5 V 输入和 3.3 V 输出。另外，OpenMV4 H7 默认配置的 OV7725 感光元件处理 640 × 480 8-bit 灰度图或者 640 × 480 16-bit RGB565 彩色图像可以达到 60 FPS；当分辨率低于 320 × 240 可以 达到 120 FPS。大多数简单的算法可以运行 60 FPS 以上。
DOI: 10.12677/csa.2019.911227
2022
计算机科学与应用
杨子弘 等
来检测老人的运动状态。
4.2. 对图像进行二值化分割
在对摄像头捕捉的画面进行三帧间差分的运算后，在帧缓冲区中并不能很好的将运算后的结果显性 的表示出来，因此在这里需要对图像进行二值化分割，方便能够将运算结果显性的显示出来，并进行后 面的图像运算。
杨子弘 等
的跌倒检测算法，主要通过对OpenMv摄像头捕捉到的画面进行图像运算得到老年人的跌倒状态。本文 提出的跌倒检测主要通过OpenMv自带的函数库以及三帧差分算法来实现，然后通过调整老年人身体中 心坐标的波动范围来判断老年人是否已经跌倒。
关键词ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
老年人，摄像头，跌倒检测，三帧间差分算法
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
下面是二值化分割的部分代码： GRAYSCALE_thresholds = (25, 255) #图像进行差值运算后，不同部分色阶的阈值。 img.binary ([GRAYSCALE_thresholds], invert = 0) #按照给定的阈值，对运算后的图像进行二值化分割。
4.3. 图像的降噪(腐蚀)与膨胀处理
在图像的处理过程中，会有很多因素对图像的运算结果产生影响，例如光线强度、物体的运动速度、 设备本身的质量问题等，而这些因素在加入了图像的运算过程后，会使图像上产生“花斑”，这样对物 体运动状态的判断就会产生较大的误差，因此本设计中对图像加入了降噪处理。
降噪之后，图像中由二值化显示出来的图像差值会变得很微弱[5]，会在检测的过程中自动给忽略掉， 很难检测到所需检测的运动物体，而对降噪之后的图像对象进行膨胀处理[6]，会让图像的差值部分变大， 方便图像后期的运算，降噪后效果图如图 3 经过降噪以及膨胀处理之后的效果图所示，腐蚀后膨胀得到 的像素点变大。
Figure 3. Effect picture after noise reduction and expansion treatment 图 3. 经过降噪以及膨胀处理之后的效果图
DOI: 10.12677/csa.2019.911227
2023
计算机科学与应用
杨子弘 等
下面是进行降噪和膨胀处理的部分代码： for i in range (10): #对运算后的图像进行侵蚀(降噪)运算。 img.erode (2, threshold = 5) #侵蚀函数，需要给定噪声大小与颜色的阈值。 img.dilate (1) #膨胀函数，将降噪后的像素点膨胀。
Design and Implementation of Drop Detection Algorithm Based on OpenMv
Zihong Yang, Wenjie Yang, Jia Liu*
School of Information Engineering, Wuhan Business University, Wuhan Hubei
在目前的设计阶段，为了方便进行图像运算以及测试，分辨率选择的是 320 × 240，同时为了保证图 像运算的可靠性，在本设计中关闭了摄像头自动的白平衡与自动增益，下面是色彩模式的选择与相机环 境参数设置的部分代码：
sensor.reset () #将摄像头的所有属性重置。 sensor.set_pixformat (sensor.GRAYSCALE) #GRAYSCALE(灰度图)。 sensor.set_framesize (sensor.QVGA) #视频分辨率 320 × 240。 sensor.skip_frames (time = 2000) #跳过不稳定帧，2000 ms。 sensor.set_auto_whitebal (False) #白平衡关闭。 sensor.set_auto_gain (False) #自动增益关闭。 clock = time.clock () #记录摄像头运行时间。
Keywords
Elderly, Camera, Fall Detection, Three Frame Difference Algorithm
基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
杨子弘，杨文杰，刘 佳*
武汉商学院信息工程学院，湖北 武汉
收稿日期：2019年10月22日；录用日期：2019年11月6日；发布日期：2019年11月13日
摘要
现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、 突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv
*通讯作者。
文章引用: 杨子弘, 杨文杰, 刘佳. 基于 OpenMv 的跌倒检测算法设计与实现[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(11): 2020-2027. DOI: 10.12677/csa.2019.911227
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2020-2027 Published Online November 2019 in Hans. /journal/csa https:///10.12677/csa.2019.911227
将运动主体进行二 值化分割
输出老人的跌倒状 态
对图像进行降噪和 膨胀
检测运动主体中心 坐标的波动范围
Figure 1. The overall flow chart of the system 图 1. 系统工作的整体流程图
3. 色彩模式的选择以及相机环境参数的设置
OpenMv 中提供了多种色彩模式，例如 RGB565、GRAYSCALE、BAYER，由于本文提出的设计需 要能够高效、准确的处理图像，所以本文提出的设计采用 GRAYSCALE (灰度图)模式，因为灰度图像素 点的变化只在 0~255 阶灰度范围内，在进行图像处理的过程中，只需要少部分的内存空间，大大节省对 摄像头内部的帧缓冲区的资源消耗。
Received: Oct. 22nd, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019
Abstract
Today, the number of elderly people in society is on the rise, but also accompanied by a growing number of elderly security problems, such as falls, sudden illness, dementia, and a series of a threat to the elderly life problems, and in this paper, the fall problem is proposed based on a OpenMv fall detection algorithm, mainly through OpenMv cameras to capture images for image arithmetic for the elderly fall state. The fall detection proposed in this paper is mainly realized through OpenMv’s built-in function library and the three-frame difference algorithm, and then the fluctuation range of the body center coordinates of the elderly is adjusted to determine whether the elderly has fallen.
4. 运动状态的检测
4.1. 对老人运动状态的检测
能够进行运动检测的算法有很多种，相邻帧间差分算法和三帧间差分是最为高效和可靠的[3]。两种 算法都具有良好的实时性，但在相邻帧间差分算法进行运动检测时，如果光线产生了变化，那么相邻帧 间差分算法就会产生一定的误差，而三帧差分算法是将第一帧和第二帧进行差分运算后的结果与第二帧 和第三帧进行差分运算后的结果进行“与”运算，相比于相邻帧间差分算法，这种算法增强了对于运动 物体双边的检测，在老人跌倒的瞬间，能够做出准确的判断，因此本文在设计时，通过三帧间差分算法