1. 本选题研究的目的及意义
随着全球人口老龄化趋势的加剧以及人们对安全意识的提高，基于视频监控的人跌倒行为识别已成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
人体跌倒检测近年来已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于视频的跌倒检测方面展开了广泛研究。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有跌倒识别方法存在的不足，重点研究基于视频监控的人体跌倒行为识别方法，主要研究内容包括以下几个方面:
1.视频图像预处理：针对监控视频中可能存在的噪声、光照变化等问题，研究视频图像预处理技术，提高图像质量，为后续的人体检测和跌倒识别提供良好的输入数据。
2.人体目标检测与跟踪：研究基于深度学习的人体目标检测方法，例如YOLO算法，实现对监控视频中人体目标的实时检测和定位。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
首先进行文献调研，了解跌倒行为识别的研究现状、主要方法和最新进展，为研究方案的设计提供理论基础。
然后进行算法设计与实现，研究基于深度学习的人体检测与跟踪算法，例如YOLO算法，并对其进行改进，提高其在复杂场景下的鲁棒性和准确性；研究基于人体姿态估计的跌倒识别算法，例如OpenPose，并结合人体运动特征，设计有效的跌倒行为识别模型；使用Python编程语言和OpenCV库，实现上述算法，并进行仿真实验，验证算法的有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于深度学习和人体姿态估计的跌倒行为识别方法，相较于传统方法，该方法能够更好地适应复杂场景，提高跌倒识别的准确性和鲁棒性。
2.设计并实现了一个完整的基于视频监控的人体跌倒行为识别系统，该系统能够实时检测监控视频中的人体跌倒事件，并及时发出警报，为老年人、残疾人等需要特殊照顾的群体提供安全保障。
3.对系统进行了测试评估，验证了系统的有效性和鲁棒性，为实际应用提供了参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘伟,谢志远,丁晓光,等.基于OpenPose和LSTM的人体跌倒检测算法[J].电子测量技术,2021,44(21):121-126.
[2] 张旭东,何佩琨,张佳俊,等.基于改进YOLOv5和OpenPose的人体跌倒检测算法[J].计算机应用,2023,43(04):1194-1202.
[3] 周洲,谢志远,丁晓光,等.基于OpenPose和双路LSTM网络的跌倒检测算法[J].传感器与微系统,2022,41(05):85-90.
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