高危作业现场环境复杂,危险系数高,容易发生跌倒事故,造成人员伤亡。为了检测工人跌倒行为,提出了一种基于Kinect传感器的人体跌倒检测方法。利用Kinect获取深度图像,提取关节点信息,通过计算关节点相对位置熵和速度的变化,判断人体是否发生跌倒。通过对比实验,确定了一组跌倒识别率最高的骨架关节点:头、双肩、双膝、中心点。实验数据表明该方法可以更快速准确地检测出跌倒行为。

与可见光图像相比，红外图像的分辨率较低，景物边缘较为粗糙，传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题，采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法，建立快速有效的对焦评价函数，驱动高精度光机闭环控制单元，以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集，利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量，并统计边缘点数以评价图像的清晰度，实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势，从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动，完成自动聚焦的过程控制。最后，通过实验证明了该方案的有效性。