论文基于Kinect平台的独居老人室内智能监摔系统设计是关于独居老人方面的论文题目、论文提纲、独居老人论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：在介绍智能监控系统的基础上,基于kinect,以Android为开发平台设计并实现了一套软硬件相结合的独居老人监控系统.从老人自身管理和意外情况管理两个角度进行了需求分析,并据此设计出了系统的总体结构,明确了系统的功能、构成及工作原理.可实现远程照看家中的情况,对于一些突发的情况可以通过报警进行及时的安全处理.
关键词：Kinect平台；独居老人；室内智能监控
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）13-0166-05
智能监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术,通过在监控系统中增加智能视频分析模块,借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体,分析抽取视频源中关键有用信息,快速准确的定位事故现场,判断监控画面中的异常情况,并以最快和最佳的方式发出警报或触发其他动作,从而有效进行事前预警,事中处理,事后及时取证的全自动、全天候、实时监控的智能系统.视觉信息主要来源于摄像头传感器,其中深度摄像头在人体跟踪、三维重建、SLAM、人机交互等领域中有着广泛的应用,但是深度摄像头昂贵的让人望而却步.但是微软公司推出的Kinect相对便宜且只需要普通的CMOS感光芯片.Kinect上的红外传感器可不受环境光照的影响,拍摄清晰的深度图像,并且譔深度图像公与目标和摄像头之间的距离有关,因此大大提高了提取前景的精度.而目前,随着网络时代的飞速发展,智能手机成为了人类生活中不可缺少的一部分,科技发展到今天,不得不说智能手机给我们的生活的确带来了极大的便捷.信息需求是每个社会人的天然需求.手机上网,将信息整合使人们随身携带的手机成了互联网的终端机,手机信息载体比报纸、广播、电视信息载体在信息传递上更方便、直接、快速.因此,为了顺应大众的生活习惯与需求,本文提出一种基于Kincet的以及Android系统的独居老人监控系统.
1kinect感应器
Kinect是微软在2010年6月14日对XBOX360体感周边外设正式发布的名字.Kinect具有检测范围较大,不易受室内光线强度影响、低廉的摄像头特点.Kinect的核心技术是骨骼追踪技术,它可以准确标定人体的20个关键点,并能对这20个点的位置进行实时追踪.利用这项技术,可以开发出各种基于体感人机交互的有趣应用.在设计这套系统时,我们应充分考虑根据用户的实际功能需求,整合了以下最实用的需求功能：包括老人的摔倒控制,小偷潜入的控制,煤气泄漏的控制,家中着火的控制,家中湿度的控制以及及时向用户发出安全警告通告.发生意外时,自动启动警报系统,以最快的时间尽可能地消除安全隐患.在最大程度上保证老人生命财产安全.给空巢老人一份安全保障,也给在外工作的子女带来一份安心.
2跌倒检测算法
跌倒检测的一般步骤包含为：
1）人体特征检测：此阶段需要把人从背景中提取出来,并处理得到需要的人体特征,一般包括骨骼坐标点和人体姿态等；
2）动作识别：对人体的特征进行分析和处理,本文是分析人体中心点的速度和高度特征,从而检测是否发生跌倒事件,排除误检和漏检,提高准确率.
最终方案选择：
利用Kinect体感器的实时骨骼跟踪技术,选取人体的中心点（spinemid）、两髋中心（spinebase）、右脚掌（righffoot）等3个骨骼点,实时计算人体中心点的空间位置、运动速度,以及两髋中心点的空间位置、离地面的高度以及在较低高度下停留的时间等参数.
如果人中心点的下降速度超过v（阈值速度）,同时两髋中心点离地面高度低于H且停留时间大于T,则判定跌倒事件发生,系统会自动发出警报并切换到RGB画面,以及自动保存当前时刻的具体时间、深度图、骨骼图和所有骨骼坐标,并自动把现场重要信息通过邮件通知监护人.
实验结果表明：该检测系统的检测准确率可以达到91%以上.该系统正常工作時,只会显示深度图和骨骼图而没有RGB图,保护被监护人的个人隐私,Kinect不受光照影响,系统晚上也可以实时检测.Kinect无需穿戴,实用性和舒适性较好,不会影响老年人的日常活动,Kinect不高,比较容易和适合推广和使用.
本检测系统只适用于空间不大的房间,该限制由Kinect的深度识别范围是0.5-4.5米所决定的,如果目标不在这个范围,则Kinect的精度将急剧下降,导致检测系统的准确度急剧下降.先获取骨骼数据,通过获取的骨骼数据来分析和判断目标人体的运动状态,主要检测特征是目标人体的中心点的下降速度和两髋中心点离地面的高度.
1）第一个检测特征
通过对目标人体监测,对返回的骨骼数据实时处理,在每相邻10帧求一次人体中心点的下降速度spineV.当spineV>VT（临界值）,则认为检测到了第一个跌倒特征.根据文献里面的结果,VT一般在1.2lm/s-2.05m/s,结合实验测试结果,本文选取1.37m/s做为人体中心点下降速度的阈值.一旦超过该阈值,则认为检测到第一个跌倒特征.
检测目标人体中心点的下降速度是第一个检测特征,如果检测到了第一个检测特征,将进一步检测第二个特征,即两髋中心点离地面的高度.地面检测的难度比较大,通过查询Ki—nect SDK可以发现在IBodyFrame类里面有一个get_FloorClip-Plane方法,函数的参数是vector4*floorClipPlane,返回值是HRESULT类型.vector4结构体里有4个float类型的数据成员,分别是x,y,z,w,这4个参数即为地面方程的系数（x,y,z）和常数项（w）,将这四个数分别赋值给A,B,C,D,则可得地面方程为：Ax+By+Cz+D等于0
此处的地面方程是在Kinect的深度相机坐标系下得到的,常数项表示Kinect的深度相机的中心点到地面的距离.知道骨骼点的三维坐标和地面方程,则可计算两髋中心离地面的距离baseH.
总结:这篇独居老人论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
1、 基于STM32的智能空气净化系统设计 摘 要：目前空气质量引起环境污染事件多有发生，但现有的空气净化系统功能比较单一，只能采取简单的现场监测然后通过就地控制净化，并且价格较高使其并没。
2、 独居老人服务系统设计 摘要：随着老龄化社会的来临，空巢老人的数量越来越多。针对这一问题，该文介绍一套以AT89C52单片机为控制器结合无线数据传输技术的独居老人服务系。
3、 智能停车场管理系统设计 摘 要：通过调查现有停车场，发现目前停车场智能化程度不高、管理效率低下、停车难等问题，不能够满足日益增长的车辆的停泊需求。利用视觉识别技术、物联。
4、 70后民营企业家为上千独居老人办幸福食堂 对于子女不在身边或失独的高龄老人来说，做一顿饭既费时耗力，而且一个人的饭菜也不好做，天天吃餐馆又负担不起。独居老人正餐吃不好，已成了时下一个普遍。
5、 基于CAN算法智能建筑控制系统设计 摘 要：当今的时代是一个信息高度发达的时代，信息化、智能化已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，也让我们的生活更加便利。建筑智能化的发展是社会发展的。
6、 基于虚拟仪器LabVIEW智能交通灯系统设计 城市道路上车流量不断增多，交通灯在维持安全有序的交通秩序上扮演着重要角色。为了保证交叉路口车量快速、安全通过，各种智能化的交通灯应运而生，基于L。