Thiết kế phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng camera

Thiết kế phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng camera

Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Mục lục Lời nói đầu Tóm tắt đồ án Danh sách hình vẽ Danh sách bảng biểu Phần mở đầu Chương 1: Tổng quan vấn đề phát té ngã người cao tuổi 10 1.1 Thực trạng vấn đề ngã người cao tuổi 10 1.2 Vai trò hệ thống phát té ngã người lớn tuổi 11 1.3 Các hệ thống Phát té ngã có giới 12 1.3.1 Tổng quan hệ thống có 12 1.3.2 Thiết bị phát té ngã sử dụng cảm biến 15 1.3.3 Thiết bị phát té ngã sử dụng camera 22 1.3.4 So sánh hệ thống có 30 1.4 Phương pháp thực đề tài 31 Chương 2: Cơ sở lý thuyết 33 2.1 Giới thiệu hệ thống xử lý ảnh 33 2.2 Thu nhận ảnh 35 2.2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh 35 2.2.2 Lấy mẫu lượng tử hóa 37 2.2.3 Một số phương pháp biểu diễn ảnh 39 2.2.4 Các định dạng ảnh 40 2.3 Xử lý nâng cao chất lượng ảnh 40 2.3.1 Cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm 41 2.3.2 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian (Spatial Operators) 44 2.3.3 Các phép toán hình thái học 47 2.3.4 Khôi phục ảnh 49 2.4 Phương pháp phát biên 51 2.4.1 Kỹ thuật phát biên 51 2.4.2 Phương pháp phát biên cục 52 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera 2.4.3 Phát biên gián tiếp 55 2.5 Phân vùng ảnh 56 2.5.1 Phân vùng ảnh dựa vào lấy ngưỡng 56 2.5.2 Phân vùng dựa vào đường biên 57 2.5.3 Phân vùng dựa theo miền/vùng 58 2.6 Nhận dạng ảnh nén ảnh 60 2.6.1 Nhận dạng ảnh 60 2.6.2 Nén ảnh 60 2.7 Các kỹ thuật hậu xử lý 61 2.7.1 Rút gọn số lượng điểm biểu diễn 61 2.7.2 Xấp xỉ đa giác hình sở 63 Chương 3: Xây dựng hệ thống phát té ngã người lớn tuổi 66 3.1 Các công cụ sử dụng 66 3.1.1 Microsoft Visual C++ 66 3.1.2 OpenCV Visual C++ 67 3.2 Xây dựng hệ thống phát té ngã 69 3.2.1 Thu nhận Video 69 3.2.2 Tách đối tượng khỏi khung 70 3.2.3 Xác định tỉ lệ khung, góc 75 3.2.4 Xác định ngã dựa vào tỉ lệ khung, góc 75 3.2.5 Phát tín hiệu cảnh báo 78 3.2.6 Lưu đồ thuật toán 79 3.3 Kết thu 80 3.3.1 Giao diện hệ thống 80 3.3.2 Tổng thể hệ thống – Kết 83 Chương 4: Kết luận 87 4.1 Các kết đạt 87 4.2 Những tồn hướng phát triển 87 Tài liệu tham khảo 88 ii Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Lời nói đầu Chúng em xin chân thành cảm ơn Thầy giáo, Thạc sĩ Nguyễn Việt Dũng, người hướng dẫn tận tình bảo chúng em nhiều suốt trình tìm hiểu nghiên cứu hoàn thành đồ án từ lý thuyết đến ứng dụng Sự hướng dẫn thầy giúp chúng em có thêm kiến thức lập trình kiến thức xử lý ảnh Đồng thời chúng em xin chân thành cám ơn thầy cô Viện Điện tử Viễn thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, thầy cô trường trang bị cho chúng em kiến thức cần thiết suốt thời gian học tập trường để chúng em hoàn thành tốt đồ án Trong trình học suốt thời gian làm tốt nghiệp không tránh khỏi thiếu sót, chúng em mong góp ý quý báu thầy cô tất bạn để kết em hoàn thiện Sau cùng, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè tạo điều kiện để chúng em xây dựng thành công đồ án Chúng em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 10 tháng 06 năm 2013 Nhóm Sinh viên Thái Toàn Đạt Đỗ Anh Đức Dương Hoàng Hải Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Tóm tắt đồ án Trong khuôn khổ đề tài tốt nghiệp, với việc tìm hiểu báo nước, tìm hiểu sản phẩm thương mại liên quan đến phát té ngã, kết hợp với lý thuyết xử lý ảnh, nhóm em nghiên cứu đưa phần mềm phát té ngã sử dụng camera quan sát Nội dung đồ án gồm có: Chương 1: Tổng quan vấn đề phát té ngã người lớn tuổi Chương đưa vấn đề nguy ngã vai trò hệ thống phát té ngã người lớn tuổi Nhóm nghiên cứu sơ đồ khối chức hệ thống phát té ngã nói chung số sản phẩm thương mại liên quan Từ đưa phương pháp nghiên cứu, thực đề tài nhóm Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương nói sở lý thuyết xử lý ảnh, bao gồm kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh, phương pháp phát biên, phân vùng ảnh kỹ thuật hậu xử lý ảnh Đây lý thuyết xử lý ảnh quan trọng mà nhóm nghiên cứu để áp dụng vào đề tài Chương 3: Xây dựng hệ thống phát té ngã người lớn tuổi Chương đưa công cụ mà nhóm sử dụng để nghiên cứu đề tài, bao gồm Microsoft Visual C++ OpenCV Dựa vào công cụ trên, nhóm xây dựng nên hệ thống phát té ngã người lớn tuổi dùng camera quan sát Chương đề cập đến cấu trúc hệ thống nhóm làm kết đạt Chương 4: Kết luận Sau tháng nghiên cứu nhóm hoàn thành đề tài với kết cao Phần mềm phát té sử dụng camera quan sát nhóm thực với độ xác lên tới 90% Trong tương lai, nhóm hy vọng phát triển phần mềm thành sản phẩm thương mại Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera ABSTRACT In the framework of the thesis, along with the understanding of the paper at home and abroad, the refering of the trade products related to detecting falls combined with theoretical image processing, we researched and provided a software to detect falls using a single camera The content of our project include: Chapter 1: Overview of the problems of Fall Dectection at older people This chapter find out some fall risks and a role of Fall detection systems at senior citizen We find out about som function block diagram and some commercial products involved of the Fall detection system Since then we provide the research methods, to implement our project Chapter 2: Theoretical Foundations This chapter is about the image processing theoretical basis, including the techniques for improving the quality of digital image, edge detection methods, image segmentation and image post-processing techniques Those are the important theories of image processing that we research to apply for our project Chapter 3: Building Fall detection system for elderly people This chapter offers the tools that we used to research, including Microsoft Visual C + + and OpenCV Based on them, we built the Fall detection system for elderly people using a single camera Chapter also refers to the system architecture that we has made and the results we achieved Chapter 4: Conclusion After months of the studying, we completed our project with a good results The Fall detection software using a single camera have an accuracy up to 90% In the future work, we hope to develop this software into the commercial products Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Danh sách hình vẽ Hình 1.1: Sơ đồ khối tổng quan hệ thống kết hợp cảm biến camera 14 Hình 1.2: Mô tả hệ thống SmartCane 15 Hình 1.3 Cấu trúc hệ thống, tương tác liệu nút cảm biến 19 nút giám sát 19 Hình 1.4 Kết phân loại dựa mô hình SVM 21 Hình 1.5 Minh họa vector Vv Vh 24 Hình 1.6 Tổng quan thuật toán phát té ngã 25 Hình 1.7 Mô tả hình elip bao quanh người 28 Hình 2.1 Các bước xử lý ảnh 33 Hình 2.2 Sơ đồ phân tích xử lý ảnh, lưu đồ thông tin khối 35 Hình 2.3 Hệ tọa độ RGB 37 Hình 2.4 Các dạng mẫu điểm ảnh 38 Hình 2.5 Hướng điểm biên mã tương ứng : A11070110764545432 39 Hình 2.6 Dãn độ tương phản 41 Hình 2.7 Tách nhiễu phân ngưỡng 42 Hình 2.8 Biến đổi âm 42 Hình 2.9 Thực gần cân mức xám đồ 43 Hình 2.10 Ảnh sau Dilation 48 Hình 2.11 Ảnh sau phép erosion 48 Hình 2.12 Ảnh sau open close 49 Hình 2.13 Quá trình phát lưu trữ ảnh 50 Hình 2.14 Kỹ thuật lọc ngược 51 Hình 2.15 Dạng phân bố (profile) độ sáng vi phân bậc (gradien) đường viền chiều thông thường 52 Hình 2.16 Mô hình phát đường biên dùng toán tử Gradient 53 Hình 2.17 Profile độ sáng, vi phân bậc bậc hai (Laplace) đường viền chiều thông thường 54 Hình 2.18 Mô hình phát đường biên dùng toán tử Laplace 55 Hình 2.19 Phân vùng ảnh 56 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 2.20 Các bước phân vùng dựa vào đường biên 57 Hình 2.21 Phát triển vùng liên kết trọng tâm (CLRG) 59 Hình 2.22 Sơ đồ tổng quát hệ thống nhận dạng ảnh 60 Hình 2.23: Đơn giản hóa đường công theo thuật toán Douglas Peucker 61 Hình 2.24: Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Band Width 62 Hình 2.25: Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Angles 63 Hình 2.26: Xấp xỉ đa giác đường tròn 64 Hình 2.27: Xấp xỉ đa giác hình chữ nhật 65 Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống 69 Hình 3.2: Sơ đồ khối tiền xử lý 70 Hình 3.3: Ảnh RGB ảnh mức xám khung hình 71 Hình 3.4: Lọc trung vị 71 Hình 3.5: hình ảnh thử nghiệm thuật toán tìm sai khác hai ảnh mức xám 72 Hình 3.6: Kết tìm sai khác ảnh khung hình video 72 Hình 3.7: Ảnh sai khác sau lọc trung vị 73 Hình 3.8: Nhị phân hóa với mức ngưỡng khác 73 Hình 3.9: Lấp đầy lỗ trống phép toán hình thái học đóng ảnh 74 Hình 3.10: Xác định hình chữ nhật elip bao quanh đối tượng 75 Hình 3.11: thống kê tỉ lệ khung trạng thái đứng 75 Hình 3.12: thống kê tỉ lệ khung trạng thái ngồi 76 Hình 3.13: thống kê tỉ lệ khung trạng thái ngã 76 Hình 3.14: thống kê góc trạng thái đứng 76 Hình 3.15: thống kê góc trạng thái ngồi 77 Hình 3.16 Thống kê góc trạng thái ngã 77 Hình 3.17: Các mức ngưỡng nhận diện trạng thái 78 Hình 3.18: Cảnh báo hình 78 Hình 3.19: Giao diện báo đứng 80 Hình 3.20: Giao diện báo ngồi 81 Hình 3.21 Giao diện cảnh báo ngã 81 82 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 3.22: Giao diện báo ngã 82 Hình 3.23: Thử nghiệm trời sân D4 – Đại học Bách Khoa Hà Nội 83 Hình 3.24: Thử nghiệm trời sân thượng gia đình 83 Hình 3.25: Thử nghiệm hành lang tối – sảnh D4, ĐH BK HN 84 Hình 3.26: Thử nghiệm nhà 85 Hình 3.27: Thử nghiệm nhà 85 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Danh sách bảng biểu Bảng 1.1 Thông tin đối tượng thí nghiệm 17 Bảng 1.2 Tỉ lệ phát té ngã bốn loại ngã khác 17 Bảng 1.3 Tỷ lệ khẳng định sai hành động 18 Bảng 1.4: Bảng thống kê độ xác đặc tính ngã 29 Bảng 3.1: Các khái niệm 86 Bảng 3.2: Thống kê thử nghiệm 86 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Phần mở đầu Tuổi thọ cao đôi với chăm sóc sức khỏe tăng cao Việc kéo giảm yếu tố nguy dễ gây tai nạn cho người cao tuổi quan trọng Nếu cho tuổi già thách thức nhân loại tai nạn té ngã người già thách thức to lớn Mỗi năm, giới có đến 1/3 đến ½ dân số độ tuổi 65 bị ngã Trong số đó, nửa bị ngã tái diễn nhiều lần Ngã nguyên nhân hàng đầu cho chấn thương người già nguyên nhân chủ yếu dẫn tới ca tử vong nạn người già 75 tuổi, ước tính khoảng 70% số ca tử vong tai nạn Hơn 90% ca gãy xương chậu xảy bị ngã, với hầu hết ca gãy xương xảy người 70 tuổi Và Việt Nam, ước tính có khoảng 1,5-1,9 triệu người cao tuổi té ngã năm Với phát triển xã hội, người trẻ đủ thời gian chăm sóc cho người già tai nạn ngã tiếp tục tăng năm Nhiều người cao tuổi sống xa phải nhà họ làm Có nhiều trường hợp người cao tuổi sau ngã tự đứng lên gọi giúp đỡ từ người khác Vì vậy, giới có nhiều nhà sản xuất đưa sản phẩm phát té ngã dành cho người cao tuổi Nhiệm vụ trước tiên đặt hệ thống phát người già ngã họ qua gọi giúp đỡ rơi vào tình trạng vô thức tự đứng dậy sau ngã Để phát người bị ngã cách xác cần hệ thống sử dụng đồng thời hai thiết bị cảm biến gia tốc gắn người camera quan sát kết nối với máy tính gắn phòng người già Hệ thống sử dụng thuật toán phân tích dựa liệu nhận từ cảm biến camera đồng thời nhận biết trạng thái “ngã” “không ngã” Nếu phát người bị ngã sau khoảng thời gian định không thấy đứng lên hệ thống đưa cảnh báo cho người sử dụng người thân bác sỹ, chăm sóc viên… Hiện tại, Việt Nam có sản phẩm hỗ trợ phát té ngã Sau nghiên cứu phương pháp phát té ngã giới nhận thấy tầm quan Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 3.12: thống kê tỉ lệ khung trạng thái ngồi Hình 3.13: thống kê tỉ lệ khung trạng thái ngã Hình 3.14: thống kê góc trạng thái đứng 76 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 3.15: thống kê góc trạng thái ngồi Hình 3.16 Thống kê góc trạng thái ngã Dựa vào thống kê chúng em xác định trạng thái đối tượng dựa vào đặc tính sau Trạng thái đứng: Tỉ lệ khung ≥ 2.6 tỉ lệ khung ≥ 2.1 góc nằm khoảng (165o,195o);(0o,15o); (345o,360o) Trạng thái ngồi: 77 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Tỉ lệ khung nằm khoảng 1.4 tới 2.1 tỉ lệ khung nằm khoảng 2.1 tới 2.6 góc nằm khoảng (195o ,220o);(140o ,165o);(15o ,40o);(320o ,345o) Trạng thái ngã: Tỉ lệ khung nằm nhỏ 1.4 góc nằm khoảng (220o ,320o);(40o,140o) Hình 3.17: Các mức ngưỡng nhận diện trạng thái 3.2.5 Phát tín hiệu cảnh báo Khi phát trạng thái ngã, phần mềm phát tín hiệu cảnh báo lên hình phát âm để báo hiệu Hình 3.18: Cảnh báo hình 78 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera 3.2.6 Lưu đồ thuật toán Bắt đầu run = FALSE n=1 Cảnh báo Hiển thị video Xác định tỉ lệ khung, góc cap >> frame Ấn “q” Sai Xác định vùng có diện tích lớn mức ngưỡng Đúng Sai run = TRUE Kết thúc Đúng Phân vùng ảnh Sai Sai N=0 Ấn “c” Tìm đường biên Đúng Đúng bg = frame Chuyển mức xám Lọc trung vị N=1 run = TRUE n=0 Phép toán hình thái học đóng ảnh Phép toán hình thái học đóng ảnh Lấy ngưỡng Frame = frame Lọc trung vị Chuyển mức xám Lọc trung vị Tìm sai khác 79 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera 3.3 Kết thu 3.3.1 Giao diện hệ thống Trong phạm vi thực đồ án nhóm, giao diện có chức hiển thị cảnh báo đượcngay hình video gốc thu từ camera tương ứng với trạng thái “STANDING”, “SITTING”, “FALL” phần mềm cảnh báo đỏ phát trạng thái Ngã (FALL), hiển thị xanh phát trang thái Không ngã (STANDING SITTING) Hình 3.19: Giao diện báo đứng 80 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 3.20: Giao diện báo ngồi Hình 3.21 Giao diện cảnh báo ngã 81 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 3.22: Giao diện báo ngã Giải thích chức  Thanh trượt Threshold dùng để thay đổi mức lấy ngưỡng  Thanh trượt Morphology dùng để thay đổi giá trị số điểm ảnh phép toán đóng ảnh  Thanh trượt Time dùng để thay đổi thời gian cảnh báo trước báo ngã 82 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera 3.3.2 Tổng thể hệ thống – Kết Phần mềm nhóm thử nghiệm cách chạy trực tiếp xử lý video thời gian thực kết hợp với đoạn video quay sẵn đưa vào xử lý điều kiện môi trường khác nhau: Điều kiện ánh sáng tự nhiên: môi trường ánh sáng tự nhiên coi gần với điều kiện lý tưởng Nhóm thử nghiệm video sân, sân thượng gia đình Hình 3.23: Thử nghiệm trời sân D4 – Đại học Bách Khoa Hà Nội Hình 3.24: Thử nghiệm trời sân thượng gia đình 83 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Điều kiện ánh sáng tự nhiên yếu: môi trường đưa vào thử nghiệm để kiểm tra độ xác phần mềm sử dụng hành lang Nhóm thực quay video khu vực khuôn viên sảnh D4 trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Hình 3.25: Thử nghiệm hành lang tối – sảnh D4, ĐH BK HN Điều kiện ánh sáng nhà, ánh đèn huỳnh quang: môi trường đưa vào thử nghiệm để kiểm tra độ xác phần mềm sử dụng nhà Các video thực nhà để đưa vào xử lý thử nghiệm 84 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Hình 3.26: Thử nghiệm nhà Hình 3.27: Thử nghiệm nhà 85 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Bảng 3.1: Các khái niệm Tình trạng "thật" Kết nhận dạng Ngã Ngã Ngã (Positive) Ngã sai Sensitivity Không ngã (Negative) - Không ngã Không ngã Không ngã sai Specificity Diễn giải: Ngã đúng: trường hợp người già ngã camera phát cảnh báo Ngã Ngã sai: trường hợp người già không ngã camera phát cảnh báo Ngã Không ngã sai: trường hợp người già ngã mà camera phát cảnh báo Không ngã Không ngã đúng: trường hợp người già không ngã camera phát cảnh báo Không ngã - Mục đích thử nghiệm: Tăng tỉ lệ Sensitivity Specificity tương ứng với Ngã Không ngã để tăng tính xác hiệu phần mềm Thống kê kết thực video video tình ngã, video tình ngồi video tinh đứng Tổng cộng có tất 3996 khung hình có 2873 khung hình đối tượng ngã 1123 khung hình đối tượng không ngã (Đứng ngồi) Bảng 3.2: Thống kê thử nghiệm Ngã Không ngã sai Ngã sai Không ngã Sensitivity Specificity 2587 286 12 1111 0.904 0.9893 86 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Chương 4: Kết luận 4.1 Các kết đạt Trong thời gian nghiên cứu làm đồ án, chúng em hoàn thành nhiệm vụ đề Như trình bày trên, chúng em nghiên cứu thực nội dung sau:  Tìm hiểu số kĩ thuật nâng cao chất lượng ảnh, ký thuật xử lý ảnh số  Thực hành kỹ thuật tìm hiểu ngôn ngữ lập trình C++  Nghiên cứu cách áp dụng kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh, xử lý ảnh số cho toán nhận dạng đối tượng video thời gian thực  Thiết kế, xây dưng thuật toán, chạy thử nghiệm phần mềm Phát người té ngã sử dụng camera với module: 4.2 - Thu nhận video - Theo dõi đối tượng - Phát té ngã - Phát tín hiệu cảnh báo Những tồn hướng phát triển Bên cạnh kết đạt được, đồ án chúng em có vấn đềđến thời điểm chưa giải được:  Phạm vi toán trung bình  Tuy nhận diện nhiều đối tượng, phát té ngã đưa cảnh báo với đối tượng chưa đưa phương pháp phát ngã đối tượng chồng lên  Kết thực nghiệm chưa thực nhiều  Module phát tín hiệu cảnh báo chưa có công dụng tự liên lạc với người thân xác định xác trạng thái ngã đối tượng Trong thời gian tới em tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện tiếp phần còntồn để xây dựng thành hệ thống hoàn thiện đưa vào sử dụng 87 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera Tài liệu tham khảo [1] Koen Milisen, Els Detroch, Kim Bellens, Tom Braes, Katrien Dierickx, Willy Smeulders, Stefan Teughels, Eddy Dejaeger, Steven Boonen, and Walter Pelemans, “Falls among community-dwelling elderly: a pilot study of prevalence, circumstances and consequences in flanders,” Tijdschr Gerontol Geriatr, vol 35, no 1, pp 15 20, 2004 [2] M E Tinetti, ”Preventing falls in elderly persons,” New England Journal of Medicine, vol 348, no 1, pp 42 49, 2003, 57 MASSACHUSETTS MEDICAL SOC/NEJM WALTHAM 630WY [3] P A Stalenhoef, J P M Diederiks, J A Knottnerus, A D M Kester, and Hfjm Crebolder, “A risk model for the prediction of recurrent falls in communitydwelling elderly: A prospective cohort study,” Journal of Clinical Epidemiology, vol 55, no 11, pp 1088 1094, 2002, 39 PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD OXFORD 628TM [4] http://www.bluealertalarm.com/index.cfm?page=equipment [5] C Rougier, J Meunier, A St-Arnaud and J Rousseau, ”3D Trajectory to Detect Falls of the Elderly Using a Monocular Camera”, International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, New York, September 2006 (4 pages - submitted) [6] Glen DEBARD, Peter KA RSMAKERS, Mieke DESCHODT, Ellen VLA EYEN, Jonas VAN DEN BERGH, Eddy DEJAEGER, Koen MILISEN, Toon GOEDEMÉ, Tinne TUYTELAARS, Bart VANRUMSTE, “CAMERA BASED FALL DETECTION USING REAL-LIFE VIDEO”, MOBILAB: Biosciences and Technology Department, K.H.Kempen, Belgium; Center for Health Services and Nursing Research, K.U.Leuven, Belgium; Lessius, Campus De Nayer, Belgium; U.Z.Leuven, Belgium; ESAT-PSI, K.U.Leuven, Belgium; ESAT-SCD, K.U.Leuven, Belgium [7] M Isard and A Blake, ”Condensation – conditional density propagation for visual tracking”, in International Journal of Computer Vision, vol 29, no 1, 1998, pp 5-28 88 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera [8] D.F Dementhon and L.S Davis, ”Model-based object pose in 25 lines of code”, International Journal of Computer Vision, vol 15, no 1-2, June 1995, pp 123-141 [9] G Wu, ”Distinguishing fall activities from normal activities by velocity characteristics”, in Journal of Biomechanics, vol 33, no 11, 2000, pp 1497-1500 [10] N J B McFarlane and C P Schofield, “Segmentation and tracking of piglets in images,” Machine Vision and Applications, vol 8, no 3, pp 187.193, May 1995 [11] Daniel Grest, Jan-Michael Frahm, and Reinhard Koch, “A color similarity measure for robust shadow removal in realtime,” Vision, Modeling and Vizualization, 2003 [12] J C S Jacques and C R Jung, “Background subtraction and shadow detection in grayscale video sequences,” The XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI05), 2005 [13] H Foroughi, B.S Aski, and H Pourreza, “Intelligent video surveillance for monitoring fall detection of elderly in home environments,” in Computer and Information Technology, 2008 ICCIT 2008 11th International Conference on, 2008, pp 219.224 89 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera [4] J C S Jacques and C R Jung, “Background subtraction and shadow detection in grayscale video sequences,” The XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI05), 2005 [5] H Foroughi, B.S Aski, and H Pourreza, “Intelligent video surveillance for monitoring fall detection of elderly in home environments,” in Computer and Information Technology, 2008 ICCIT 2008 11th International Conference on, 2008, pp 219.224 90 [...]... như đánh giá của các nhà chuyên 21 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera môn, trong tương lai, cần tăng cường phát hiện té ngã bằng cách sử dụng camera của máy tính, việc này sẽ mang lại kết quả còn chính xác hơn 1.3.3 Thiết bị phát hiện té ngã sử dụng camera Ở phần này sẽ giới thiệu các thiết bị Phát hiện té ngã sử dụng – hay nói cách khác là sử dụng hệ thống Thị giác máy (Computer... phương pháp phát hiện đầu người tự động khi có người bước vào phòng Tăng cường hệ thống nhận biết ngã 24 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera b) Phát hiện té ngã sử dụng một camera quan sát Giới thiệu Phương pháp này sử dụng một camera duy nhất dựa trên nền tảng hệ thống phát hiện té ngã trên những video thời gian thực Thuật toán phát hiện té ngã của phương pháp này gồm bốn phần chính:.. .Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera trọng của việc đưa ra thiết bị phát hiện ngã, nhóm đã lựa chọn đề tài Phát hiện té ngã của người già sử dụng camera quan sát” để làm đồ án tốt nghiệp Hệ thống phát hiện người bị ngã sử dụng camera quan sát được gắn trong khu vực người già sinh hoạt Nó sẽ gửi cho máy tính hình ảnh người già theo thời gian thực Máy tính sẽ sử dụng các... hợp Kết quả Hình 1.1: Sơ đồ khối tổng quan hệ thống kết hợp cảm biến và camera Nêu trên là tổng quan về các hệ thống Phát hiện té ngã đã được nghiên cứu và thực hiện trên thế giới Các phương pháp và sản phẩm cụ thể sẽ được trình bày ở phần dưới đây 14 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera 1.3.2 Thiết bị phát hiện té ngã sử dụng cảm biến Trên thế giới, các thiết bị Phát hiện té ngã sử. .. số sản phẩm phát hiện té ngã: Fall detector ZigBee™ Blue Alert Fall Detection Sensor[4] Các dòng sản phẩm Phát hiện té ngã được chia ra làm 2 nhóm chính: Nhóm sản phẩm sử dụng cảm biến gắn trên người và nhóm sản phẩm sử dụng camera theo dõi [4] http://www.bluealertalarm.com/index.cfm?page=equipment 12 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera Thiết bị Phát hiện té ngã sử dụng cảm biến... hưởng bởi sự di động của người dùng Kết luận Trên đây là chiếc gậy SmartFall, một thiết bị tự động phát hiện té ngã, phát triển dựa trên nền tảng SmartCane.SmartFall sử dụng bộ cảm biến gia tốc và bộ phát 18 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera bluetooth để phát hiện té ngã Một số thí nghiệm mô phỏng té ngã đã được thực hiện để đánh giá hiệu quả của SmartFall, kết quả đã chỉ ra rằng... những tình huống khẩn cấp của người cao tuổi SCIENCE LTD OXFORD 628TM 11 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera 1.3 1.3.1 Các hệ thống Phát hiện té ngã đã có trên thế giới Tổng quan các hệ thống hiện có Hiện nay trên thế giới, các dòng sản phẩm chăm sóc sức khỏe con người nói chung và dòng sản phẩm Phát hiện té ngã nói riêng đang rất phát triển và được ứng dụng rộng rãi Điển hình có thể... dụng đối với việc người già đi ra ngoài c) Kết luận – Đánh giá Trong xã hội hiện nay, khi công nghệ ngày một phát triển mạnh mẽ thì yêu cầu về tính tự động và tính chính xác luôn luôn là ưu tiên hàng đầu của mọi sản phẩm 30 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera Trong lĩnh vực Phát hiện té ngã, điểm khác biệt lớn nhất giữa hai loại thiết bị sử dụng cảm biến và sử dụng camera theo dõi... riêng lẻ và sự kết hợp khi sử dụng cùng với một SVM, qua đó kết luận rằng một SVM sử dụng tỉ lệ khung giới hạn và tốc độ đầu của đối tượng lớn nhất sẽ cho kết quả tốt nhất Tác giả đưa ra nhiệm vụ cần cải thiện hiệu suất phát hiện đối tượng - sử dụng một thuật toán khác có khả năng nhận diện nhiều đối tượng xuất hiện trong khung hình 29 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera 1.3.4 So... của nhóm 9 Thiết kế Phần mềm phát hiện người té ngã sử dụng Camera Chương 1: Tổng quan vấn đề phát hiện té ngã ở những người cao tuổi 1.1 Thực trạng vấn đề ngã ở người cao tuổi Ngã là một nguy cơ lớn ảnh hưởng đến sức khỏe, làm giảm chất lượng cuộc sống những người cao tuổi Mỗi năm, trên thế giới có từ 1/3 đến 1/2 dân số ở độ tuổi trên 65 bị ngã Trong số đó, một nửa bị ngã tái diễn nhiều lần Ngã là nguyên ... Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera b) Phát té ngã sử dụng camera quan sát Giới thiệu Phương pháp sử dụng camera dựa tảng hệ thống phát té ngã video thời gian thực Thuật toán phát té. .. tốc phát 18 Thiết kế Phần mềm phát người té ngã sử dụng Camera bluetooth để phát té ngã Một số thí nghiệm mô té ngã thực để đánh giá hiệu SmartFall, kết thuật toán phát hầu hết trường hợp té ngã. .. người té ngã sử dụng Camera trọng việc đưa thiết bị phát ngã, nhóm lựa chọn đề tài Phát té ngã người già sử dụng camera quan sát” để làm đồ án tốt nghiệp Hệ thống phát người bị ngã sử dụng camera