基于图像识别的跌倒检测研究进展

摘要

采用文献综述与对比分析法，系统性综述基于图像识别的跌倒检测研究进展，剖析其实际应用中的核心挑战与未来需求，通过梳理技术现状为研究者提供参考。首先对跌倒行为进行分类；其次重点分析跌倒识别算法的鲁棒性，即应对复杂光照、遮挡、背景干扰的能力；最后，以多个公开数据集为基准，对比不同算法的关键性能指标，如准确率、召回率、精确率、F₁评分等。分析结果表明，在众多模型中，时空图卷积网络的骨架动作识别模型（ST-GCN）性能较为突出，在多个数据库中F₁评分高达100%。虽然以ST-GCN为代表的算法在受控环境下表现良好，但技术实用化仍面临三大挑战：1)算法鲁棒性与泛化性不足，难以适应复杂真实场景；2)隐私保护约束，视频监控在私密场所的应用受限；3)应用场景单一，与报警、医疗等系统的集成闭环尚未完善。未来需着力提升算法泛化能力、探索隐私保护计算新方法，并推动多模态融合的智能监测系统研发。

关键词

跌倒检测 / 图像识别 / 跌倒分类 / 时空图卷积网络(ST-GCN) / 鲁棒性 / 跌倒数据库