老年人跌倒检测系统：基于 MediaPipe 姿态检测的 Python 实现

本文介绍一个基于 MediaPipe 姿态检测的 Python 实现的老年人跌倒检测系统。该系统使用摄像头实时检测老年人身体关键部位的角度变化，并根据角度变化判断老年人是否跌倒。

系统设计

该系统主要包括以下几个部分：

摄像头采集视频流：使用 OpenCV 库获取摄像头视频流。
MediaPipe 姿态检测：使用 MediaPipe 的 Pose 模型检测视频帧中的人体姿态，获取关键部位的坐标。
角度计算：根据关键部位的坐标，计算身体关键部位的角度。
跌倒判断：根据角度变化，判断老年人是否跌倒。
结果显示：将检测结果显示在视频帧上。

代码实现

以下是系统代码的实现，我们将代码模块化，将姿态检测部分单独写到一个名为 pose_detection.py 的文件里。

`pose_detection.py`

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np

class PoseDetector:
    def __init__(self, mode=False,  complexity=1, smooth_landmarks=True, 
                 enable_segmentation=False, smooth_segmentation=True,
                 detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
        self.mode = mode
        self.complexity = complexity
        self.smooth_landmarks = smooth_landmarks
        self.enable_segmentation = enable_segmentation
        self.smooth_segmentation = smooth_segmentation
        self.detectionCon = detectionCon
        self.trackCon = trackCon
        
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
        self.mpPose = mp.solutions.pose
        self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.complexity, self.smooth_landmarks,
                                  self.enable_segmentation, self.smooth_segmentation,
                                  self.detectionCon, self.trackCon)
        
    def findPose(self, img, draw=True):
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        self.results = self.pose.process(imgRGB)
        if self.results.pose_landmarks:
            if draw:
                self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks,
                                         self.mpPose.POSE_CONNECTIONS)
        return img
    
    def findPosition(self, img, draw=True):
        self.lmList = []
        if self.results.pose_landmarks:
            for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark):
                h, w, c = img.shape
                # print(id, lm)
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                self.lmList.append([id, cx, cy])
                if draw:
                    cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)
        return self.lmList
    
    def calculateAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True):
        # Get the landmarks
        x1, y1 = self.lmList[p1][1:]
        x2, y2 = self.lmList[p2][1:]
        x3, y3 = self.lmList[p3][1:]
        
        # Calculate the angle
        angle = np.degrees(np.arctan2(y3 - y2, x3 - x2) - np.arctan2(y1 - y2, x1 - x2))
        angle = abs(angle)
        if angle > 180:
            angle = 360 - angle
        
        # Draw the angle on the image
        if draw:
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 3)
            cv2.line(img, (x2, y2), (x3, y3), (255, 255, 255), 3)
            cv2.circle(img, (x1, y1), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.circle(img, (x2, y2), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.putText(img, str(int(angle)), (x2 - 50, y2 - 50),
                        cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 255), 2)
        return angle

主文件

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
from tkinter import filedialog
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
from pose_detection import PoseDetector

# ... 其他代码

# 创建一个 PoseDetector 对象
pose_detector = PoseDetector()

# 在 while 循环中调用 detect_pose 方法
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # ... 其他代码
        stage = pose_detector.detect_pose(frame)
        # ... 其他代码

使用说明

安装必要的库：

pip install opencv-python mediapipe pillow

将代码保存到名为 main.py 的文件中。
运行代码：

python main.py

总结

本文介绍了一个基于 MediaPipe 姿态检测的 Python 实现的老年人跌倒检测系统。该系统可以实时检测老年人身体关键部位的角度变化，并根据角度变化判断老年人是否跌倒。该系统还有很大的提升空间，例如可以增加对不同跌倒类型（例如向前跌倒，向后跌倒）的识别，以及对环境因素（例如光线、背景）的影响进行处理。