红外图像中的人体摔倒检测不受环境光照射的影响, 在智能安防领域有着重要的研究意义和应用价值。现有的摔倒检测方法没有充分考虑人体关键点的位置变化规律, 容易对类摔倒动作造成误检。针对这一问题, 本文提出一种基于改进 Alphapose的红外图像摔倒检测算法。该算法使用 Yolo v5s目标检测网络, 在提取人体目标框输入姿态估计网络的同时, 对人体姿态进行直接分类, 再结合人体骨架关键点的位置信息和姿态特征进行判断。通过实验证明, 该算法在准确度和实时性方面都有良好的表现。
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