基于视频监控的人跌倒行为识别的编程实现文献综述

跌倒作为一种常见的意外事故，对老年人、残疾人等群体造成严重威胁。

随着视频监控技术的普及，基于视频监控的人体跌倒行为识别成为保障人身安全的重要研究方向。

本文综述了基于视频监控的人跌倒行为识别的研究现状，首先介绍了跌倒行为识别的概念、研究意义以及国内外研究现状，并对常用的数据集进行概述。

其次，对现有跌倒行为识别方法进行分类阐述，包括基于计算机视觉的方法和基于深度学习的方法，并分析了各种方法的优缺点。

最后，总结了跌倒行为识别技术面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：跌倒行为识别；视频监控；计算机视觉；深度学习；姿态估计

1.1跌倒行为识别
跌倒行为识别是指通过计算机视觉技术自动识别视频中的人体是否发生跌倒行为。

它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，旨在实时检测跌倒事件并及时发出警报，为老年人、残疾人等群体提供安全保障。

1.2视频监控
视频监控是指利用摄像头对特定区域进行实时监控，并将视频数据传输至后台系统进行存储、分析和处理的技术。

近年来，随着网络带宽的提升和存储成本的下降，视频监控系统得到广泛应用，为跌倒行为识别提供了丰富的视频数据来源。