计算机科学类科研项目｜基于 FPGA/Matlab 的实时运动与跌倒检测

MS基于 FPGA/Matlab 的实时运动与跌倒检测

项目分类：计算机科学｜工程技术｜数学

课题背景01Project Background

物联网技术的快速发展使得智能监控技术在人体健康和安全监管领域 扮演着越来越重要的角色。特别是在移动和跌倒检测领域，智能检测算法与 FPGA 开发板的结合为无人照顾的老年人和残障人士提供了可靠的监测解决方案。

这种技术能够通过实时监测人或物品的运动状态，及时发现异常行为，例如跌倒，并发出警报。FPGA 技术的低成本和实时性保障为这些算法的实现提供了有力支持，从而为社会创造了更安全和无障碍的生活环境，有效提高了人们的生活质量和安全性。

考虑到智能监控设备的成本和性能要求，我们希望监控系统能够实时采集场景信息并生成判定结果。FPGA 作为运动和跌倒检测设备的优势在于其低延迟、高度可定制化、并行计算能力和灵活性。

FPGA 能够实时处理传感器数据，定制算法，同时处理多个事件。这些特性使得 FPGA成为构建高效、准确和可靠检测系统的理想选择。本项目旨在FPGA 上实现基于实时摄像头采集的人体移动和跌倒检测算法，以期达到更高的性能和更低的成本，为社会提供更加安全和便捷的监控解决方案。

该项目应用场景包括智能行为检测、视频算法设计。

实时运动与跌倒检测流程涉及使用轻量级人体姿态估计和图卷积网络，通过实时视频提取关键帧、关节点检测、目标跟踪和时空图卷积网络分析，以实现对跌倒事件的快速识别和预警。

项目目标02Project objective

（1）掌握基于帧差法的运动物体识别和画框生成，设计并调试跌倒检测算法。

基于帧差法的运动物体识别是通过比较连续视频帧之间的差异来检测运动物体， 而画框生成则是在检测到的运动物体周围绘制边界框以标识其位置。

跌倒检测算法的设计和调试涉及分析人体的运动模式，以识别跌倒事件，包括计算人体关节间的角度变化或重心偏移等。

以基于角度变化的跌倒检测为例：

（2）在 FPGA 上，基于实时摄像头采集，实现人体移动和跌倒检测算法。

项目收获03Project achievement

本项目在物理、数学、编程和专业写作方面提供了多项技能提升。

• 巩固学科知识点数学–参数优化 物理–光学

基于帧差法的运动物体识别涉及计算两帧图 像之间的像素差值，其核心公式为：

其中，Pf (x, y) 表示在位置 (x, y) 处两帧图像 的差值的绝对值，Lf (x, y) 是当前帧图像在位 置 (x, y) 的亮度值，Lf−1(x, y) 是前一帧图像 在位置 (x, y) 的亮度值。

• 深度参与编程实践使用专业编程语言实现人体移动和跌倒检测算法

• 掌握 LaTex 写作学习掌握国际通用的科技写作软件 LaTex

历史学生案例04ExamplesF同学

成都石*国际部｜牛津大学机械工程专业

因为小学有参加过机器人竞赛的经历，而且也计划后期就读机械工程的方向。所以跟老师商议后，决定开展水下机器人水下机器人的科研项目对，这段经历不仅让我更直观的了解了工程学相关的知识，也可以说是我拿到牛津offer最直接的助力。

X同学

成都*德国际部｜德州农工大学

我进行科研项目不仅仅是因为物理ee要求学生进行自主实验，更因为我对我的项目（空气动力学）抱有极大的兴趣。

很早之前我就有过想要做飞行器简易研究的想法，但是苦于缺乏机会，而ee给了我一个完美的时机。在我做科研的过程中，学到新的物理学知识是必然的，然而我认为更重要的是动手能力。

因为我计划后期继续在工程方面发展，科研项目让我有机会自己动手设计，制作，组装和运行我的项目。