1. 题目来源
随着全球老龄化程度的加剧以及人们对安全需求的日益增长，人体摔倒行为识别成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。
摔倒作为一种突发意外事件，会对老年人、残疾人等群体造成严重的身体伤害，甚至危及生命。
传统的防护措施，如佩戴护具、紧急按钮等，存在着诸多局限性，例如舒适度低、易误触等。
2. 应完成的主要内容
本课题将围绕基于机器视觉的人体摔倒行为识别展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.对人体摔倒行为进行分析，研究其视觉特征，包括人体姿态变化、运动轨迹、速度变化等，并探讨不同特征对摔倒行为识别的贡献。
2.研究和比较现有的机器视觉技术在人体特征提取和行为识别方面的应用，包括传统的图像处理方法和深度学习方法，例如OpenPose、YOLO等，分析其优缺点和适用场景。
3.设计并实现一个基于机器视觉的人体摔倒行为识别系统。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成课题研究工作，按时完成论文开题、中期检查和论文撰写等环节。
2.认真阅读相关文献，掌握人体摔倒行为识别的研究现状、关键技术和发展趋势，为课题研究奠定理论基础。
3.按照软件工程规范，完成系统的设计、开发和测试工作，保证系统的稳定性和可靠性。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘伟, 张小虎, 周志强, 等. 基于深度学习的人体行为识别综述[J]. 自动化学报, 2016, 42(9): 1272-1291.
2. 郭晓峰, 刘金平, 周健, 等. 基于OpenPose和LSTM的人体摔倒检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 157-163.
3. 李静, 王向阳, 杨国亮. 基于Kinect的人体摔倒检测算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(1): 196-202.
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