本发明涉及智能监控领域，更具体地说，涉及一种智能跌倒识别与检测报警方法及系统。
背景技术：
目前，我国的老龄人口越来越多，已经进入老龄化社会，全社会的养老问题的严重程度日趋凸显。随着我国人口流动速度越来越快，传统的养老模式已无法满足现有的养老需求，因此一种新的养老模式应运而生——“智慧养老”。
“智能化养老”的理念由老龄办在2012年首次提出，“智慧养老”也被称为“全智能老年系统”，即利用先进的互联网、云计算、可穿戴设备等新一代信息技术手段，构建面向家庭养老、社区居家养老和机构养老的物联网系统与信息平台，整合政府、社会及社区家庭的资源，为养老提供更便捷、高效、灵活的公共管理创新服务模式。
部分老人由于各种原因导致腿脚不灵活，在日常生活中，随时有发生跌倒的风险，但是子女又不可能时刻陪伴在老人身边。当老人跌倒时，如果不能及时发现，将会导致很严重的后果。因此，对老人的跌倒行为及时检测并呼叫救援成为了一个需要解决的问题。
目前，跌倒识别方法主要包括：
1.利用传感器采集行为数据进而判断是否发生跌倒行为，该方法需要时刻佩戴采集装备，实际应用较为繁琐。
2.利用深度学习卷积进行视频分析判断，该方法一次识别需要多帧数输入，会造成速率低以及内存耗损过大的问题，除此，多人场景下识别效率较低。
因此，如何提供一种跌倒行为识别方法、装置及系统，既能进行多人场景下的跌倒行为识别，又能提高识别速率、降低内存，是本领域技术人员亟待解决的一大技术难题。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述不够智能以及过程繁琐的缺陷，提供一种智能跌倒识别与检测报警方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种智能跌倒识别与检测报警方法，包括以下步骤：
s1、建立跌倒数据集，搭建跌倒识别模型，并基于所述跌倒数据集对所述跌倒识别模型进行训练；
s2、将采集的监控区域中人员的动作图像信息输入所述跌倒识别模型，对采集的动作图像信息进行分析，并判断是否有人员出现跌倒姿态；
s3、对具有跌倒姿态的目标人员进行标记和跟踪，并根据倒地分析和跟踪检测结果判断是否进行报警。
优选地，所述步骤s2中，采用双目图像采集模块实时采集监控区域中人员的动作图像信息。
优选地，所述步骤s2中，在所述双目图像采集模块的采集区域中设定出监控区域。
优选地，所述步骤s2中，所述监控区域为所述双目图像采集模块采集区域中的至少一部分或全部。
优选地，所述步骤s2中，判断是意外倒地或人为倒地。
优选地，所述步骤s3中，判断目标人员倒地后是否在设定时间起立，若目标人员没有在设定时间起立，则发送报警命令。
一种智能跌倒识别与检测报警系统，包括：
监控模块，用于实时采集监控区域中的包含人员姿态的动作图像数据，
图像分析模块，搭建有基于跌倒数据的跌倒识别模型，将所述监控模块采集的动作图像数据与所述跌倒识别模型中的跌倒数据进行对比，确定出目标跌倒行为；
目标标记模块，用于对已经确认有跌倒行为的目标人员进行标记；
跟踪监控模块：用于在目标人员倒地后进行跟踪监控，判断目标人员倒地后是否在设定时间起立，若目标人员没有在设定时间起立，则发送报警命令；
报警模块，用于响应倒地分析模块或跟踪监控模块的报警命令，实现报警功能。
优选地，所述智能跌倒识别与检测报警系统还包括监控区域设定模块，用于从所述监控区域中采集的图像根据易跌图像特征对应的区域划分出监测区域。
优选地，所述易跌图像特征为床、椅子、台阶中的至少一种。
优选地，所述智能跌倒识别与检测报警系统还包括倒地分析模块，对于已经出现的跌倒行为进行原因分析，通过采集到的倒地触发前的数据进行分析对比，看被标记的目标倒地前是否有异常的接触动作，以此来判断是是意外还是人为，并在人为倒地时发送报警命令。
实施本发明的智能跌倒识别与检测报警方法及系统，具有以下有益效果：智能跌倒识别与检测报警方法能对跌倒行为识别，不仅能够实现对倒地时间的判断，还能够对倒地事件进行分析，使没有充足时间时刻照顾老人的子女能够及时知道老人是否有突发的跌倒行为以及跌倒原因，有利于老人的健康安全保障，也有效的缓解了养老给子女带来的压力与负担，使得新型养老更便捷、更高效、更智慧。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例中的智能跌倒识别与检测报警方法的逻辑原理示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
结合图1所示，本发明一个优选实施例中的xxx智能跌倒识别与检测报警方法包括以下步骤：
s1、建立跌倒数据集，搭建跌倒识别模型，并基于跌倒数据集对跌倒识别模型进行训练；
s2、将采集的监控区域中人员的动作图像信息输入跌倒识别模型，对采集的动作图像信息进行分析，并判断是否有人员出现跌倒姿态；
s3、对具有跌倒姿态的目标人员进行标记和跟踪，并根据倒地分析和跟踪检测结果判断是否进行报警。
智能跌倒识别与检测报警方法能对跌倒行为识别，不仅能够实现对倒地时间的判断，还能够对倒地事件进行分析，使没有充足时间时刻照顾老人的子女能够及时知道老人是否有突发的跌倒行为以及跌倒原因(意外跌倒、人为击倒、人为绊倒等)，有利于老人的健康安全保障，也有效的缓解了养老给子女带来的压力与负担，使得新型养老更便捷、更高效、更智慧。
进一步地，在一些实施例中，步骤s2中，采用双目图像采集模块实时采集监控区域中人员的动作图像信息，能实时的监控。
步骤s2中，监控区域为双目图像采集模块采集区域中的至少一部分或全部，优选地，通过对多个部分的监控，可以进行多人场景下的跌倒行为识别，又能提高识别速率、降低内存。
步骤s2中，在双目图像采集模块的采集区域中设定出监控区域。
将出现倒地姿态人员标记为目标人员，步骤s2中，判断目标人员是意外倒地或人为倒地。
步骤s3中，判断目标人员倒地后是否在设定时间起立，若目标人员没有在设定时间起立，则发送报警命令，实现了对倒地事件的自动分析，防止长期摔倒没人扶的情况出现，提升了安全性。
优选地，本发明还提供一种智能跌倒识别与检测报警系统，包括：
监控模块，用于实时采集监控区域中的包含人员姿态的动作图像数据，
图像分析模块，搭建有基于跌倒数据的跌倒识别模型，将监控模块采集的动作图像数据与跌倒识别模型中的跌倒数据进行对比，确定出目标跌倒行为；
目标标记模块，用于对已经确认有跌倒行为的目标人员进行标记；
跟踪监控模块：用于在目标人员倒地后进行跟踪监控，判断目标人员倒地后是否在设定时间起立，若目标人员没有在设定时间起立，则发送报警命令；
报警模块，用于响应倒地分析模块或跟踪监控模块的报警命令，实现报警功能。
在一些实施例中，智能跌倒识别与检测报警系统还包括监控区域设定模块，用于从监控区域中采集的图像根据易跌图像特征对应的区域划分出监测区域。
易跌图像特征为床、椅子、台阶中的至少一种，可以作为重点区域监控，提升安全性。当然，也可对监控区域的全范围监测，更加的全面。
进一步地，智能跌倒识别与检测报警系统还包括倒地分析模块，对于已经出现的跌倒行为进行原因分析，通过采集到的倒地触发前的数据进行分析对比，看被标记的目标倒地前是否有异常的接触动作，以此来判断是是意外还是人为，并在人为倒地时发送报警命令。
可以理解地，上述各技术特征可以任意组合使用而不受限制。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
1.一种智能跌倒识别与检测报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1、建立跌倒数据集，搭建跌倒识别模型，并基于所述跌倒数据集对所述跌倒识别模型进行训练；
s2、将采集的监控区域中人员的动作图像信息输入所述跌倒识别模型，对采集的动作图像信息进行分析，并判断是否有人员出现跌倒姿态；
s3、对具有跌倒姿态的目标人员进行标记和跟踪，并根据倒地分析和跟踪检测结果判断是否进行报警。
2.根据权利要求1所述的智能跌倒识别与检测报警方法，其特征在于，所述步骤s2中，采用双目图像采集模块实时采集监控区域中人员的动作图像信息。
3.根据权利要求2所述的智能跌倒识别与检测报警方法，其特征在于，所述步骤s2中，在所述双目图像采集模块的采集区域中设定出监控区域。
4.根据权利要求2或3所述的智能跌倒识别与检测报警方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述监控区域为所述双目图像采集模块采集区域中的至少一部分或全部。
5.根据权利要求2或3所述的智能跌倒识别与检测报警方法，其特征在于，所述步骤s2中，判断是意外倒地或人为倒地。
6.根据权利要求1至3任一项所述的智能跌倒识别与检测报警方法，其特征在于，所述步骤s3中，判断目标人员倒地后是否在设定时间起立，若目标人员没有在设定时间起立，则发送报警命令。
7.一种智能跌倒识别与检测报警系统，其特征在于，包括：
监控模块，用于实时采集监控区域中的包含人员姿态的动作图像数据，
图像分析模块，搭建有基于跌倒数据的跌倒识别模型，将所述监控模块采集的动作图像数据与所述跌倒识别模型中的跌倒数据进行对比，确定出目标跌倒行为；
目标标记模块，用于对已经确认有跌倒行为的目标人员进行标记；
跟踪监控模块：用于在目标人员倒地后进行跟踪监控，判断目标人员倒地后是否在设定时间起立，若目标人员没有在设定时间起立，则发送报警命令；
报警模块，用于响应倒地分析模块或跟踪监控模块的报警命令，实现报警功能。
8.根据权利要求6所述的智能跌倒识别与检测报警系统，其特征在于，所述智能跌倒识别与检测报警系统还包括监控区域设定模块，用于从所述监控区域中采集的图像根据易跌图像特征对应的区域划分出监测区域。
9.根据权利要求7所述的智能跌倒识别与检测报警系统，其特征在于，所述易跌图像特征为床、椅子、台阶中的至少一种。
10.根据权利要求6至8任一项所述的智能跌倒识别与检测报警系统，其特征在于，所述智能跌倒识别与检测报警系统还包括倒地分析模块，对于已经出现的跌倒行为进行原因分析，通过采集到的倒地触发前的数据进行分析对比，看被标记的目标倒地前是否有异常的接触动作，以此来判断是是意外还是人为，并在人为倒地时发送报警命令。
技术总结