Методы и алгоритмы обнаружения событий, опасных для пожилых людей, на основе видеоанализа в беспроводной системе удаленного мониторинга

Номер гранта:16-57-52042
Область научного знания:инфокоммуникационные технологии и вычислительные системы
Тип конкурса: (МНТ_а)(мнт_а) совместный конкурс проектов фундаментальных научных исследований рффи и министерства по науке и технологиям тайваня
Год выполнения:2016г.
Руководитель: Середин ОлегСергеевич
Статус заявки:поддержана

Аннотация к заявке:

В настоящее время перед развитыми странами остро стоит проблема старения населения. В ближайшие тридцать лет соотношение трудоспособного населения и пенсионеров будет продолжать падать во многих странах, включая Россию и Тайвань. Старение населения вызывает ряд социальных и экономических последствий. Во-первых, появляется необходимость постоянного ухода за пожилыми людьми, мониторинга состояния их здоровья и самочувствия, что приводит к увеличению нагрузки на социальные службы и медицинские учреждения. Во-вторых, растут затраты государства на поддержку систем социальной защиты и здравоохранения. Оптимальной в сложившихся условиях будет ситуация, когда пожилые люди продолжают самостоятельную жизнь, оставаясь у себя дома. Для обеспечения максимально комфортных и безопасных условий их проживания наиболее предпочтительным на сегодняшний день представляется использование информационно-коммуникационных технологий. Одним из ключевых элементов систем удаленного мониторинга за состоянием пожилых людей является система обнаружения падений, позволяющая с высокой степенью надежности детектировать опасную для человека ситуацию и оправить сигнал об экстренной помощи в ближайший центр социального обеспечения или медицинской помощи, или даже родственникам. Для разработки надежной системы обнаружения падения на основе видеонаблюдения необходимо решить три основные задачи: обнаружение движения, построение устойчивого дескриптора позы, и распознавание критических событий. Наиболее современные системы обнаружения падений, использующие видеокамеру в качестве единственного сенсора, устойчиво работают в случае постоянной величины видеопотока, стабильных условий наблюдения и относительно плавных, размеренных движений. Однако обнаружение событий в реальных, далеких от идеала условиях, представляет для подобных систем значительную проблему. В соответствии с этим, целью данного проекта является разработка эффективной и надежной системы обнаружения событий на основе единственной беспроводной видеокамеры, допускающей нестабильный видеопоток. Для решения данной задачи будет разработан новый метод детектирования областей интереса, соответствующих подвижным объектам, включающий в себя стабилизацию анализируемого видео и выделение подвижных областей на основе комбинирования ранее предложенных авторами проекта методов обнаружения движения в сложных динамических условиях. Для описания позы человека предлагается использовать подходы, основанные на основе скелетизации бинарных растровых изображений, а также на основе гистограмм ориентированных градиентов и эйджлетов. В ходе выполнения проекта будет разработана процедура, обеспечивающая прямое, минуя признаковое описание, сравнение скелетов объектов наблюдения, извлеченных из видео, с различными типовыми шаблонами поз. Дополнительное преимущество скелетного представления заключается в возможности обеспечения приватности личной жизни оператор, в случае необходимости сможет увидеть лишь скелетный макет, замещающий реальное изображение человека. В качестве классификатора событий мы предлагаем использовать двухкаскадный одноклассовый классификатор, позволяющий использовать в качестве входного описания объекта как признаковое, так и беспризнаковое представление.
Аннотации к заявке и отчету приведены в авторской редакции. по состоянию на 04.12.2022.
Помог ли вам материал?
0    0