本发明属于人体行为检测，具体涉及一种人体摔倒检测方法、装置及系统。
背景技术：
1、电力工程有限空间现场作业存在一定的风险，尤其是作业人员异常摔倒。国网基建部下发了《关于进一步加强输电线路基础深基坑作业安全风险管控的通知》，对深基坑作业安全技术措施和作业风险管控要求做出明确规定，应加强有限空间作业安全管理，有效预防和遏制有限空间事故的发生。
2、以视频检测加智能图像识别为手段，作业人员ai智能化监测识别管理、作业环境异常分析预警等技术，开发有限作业空间安全管控系统，可实现作业环境研判、作业可视化监测和高危预警，从而增强人员作业安全、提升管理智能化水平和作业质量与效率，完成有限空间作业现场安全监督，保障电力安全生产，最终实现规避作业过程中存在的危险、危害因素，防患于未然的目的。
3、目前人体异常摔倒检测有两种方式，基于外部传感器检测和基于计算机视觉。基于外部传感器检测存在硬件成本高、检测精度低等问题。现有的计算机视觉摔倒检测方法大都基于单一的openpose模型进行检测，存在检测场景适应性差、误检率高等问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种人体摔倒检测方法、装置及系统，用以解决现有技术中采用单一的openpose模型进行人体摔倒检测造成的误检率高的问题。
2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种人体摔倒检测方法，包括如下步骤：
3、1)获取现场作业视频并进行分帧处理，得到多帧现场作业图像；
4、2)利用alphapose模型对得到的每一帧现场作业图像进行工作人员的特征点提取，根据特征点提取结果得到每一帧现场作业图像中工作人员的骨骼图像；
5、3)将所有的骨骼图像分成多段，每一段均包括多帧骨骼图像；从每一段的骨骼图像中各提取出一帧骨骼图像和一帧相邻帧骨骼图像之间的光流图像；
6、4)将从某一段的骨骼图像中提取的一帧骨骼图像和一帧光流图像分别输入至双流网络模型中的空间流通道和时间流通道，从而得到该段骨骼图像的摔倒检测结果；根据每一段骨骼图像的摔倒检测结果，得到所述现场作业视频中工作人员的摔倒检测结果。
7、其有益效果为：本发明将alphapose模型和双流网络模型相结合，利用alphapose模型可以准确检测人体特征点，相较于现有技术中的openpose模型，解决定位错误和产生冗余结果以准确确定工作人员的骨骼图像，进而利用双流网络模型进行工作人员摔倒识别，由于双流网络模型考虑了人体的动态变化，可以准确识别工作人员是否摔倒。整个方案增强人员作业的安全性和管理的智能化水平，规避人员作业的危险和隐患。
8、进一步地，双流网络模型中的空间流通道和时间流通道的权重分别为1和1.5。
9、其有益效果为：设置时间流通道的权重高于空间流通道的权重，可以提高检测精度。
10、进一步地，步骤3)中采用随机的方式从每一段的骨骼图像中各提取出一帧骨骼图像和一帧光流图像。
11、其有益效果为：采用随机挑选的方法，可以兼顾全局性和稀疏性。
12、进一步地，步骤4)中采用求取平均值的方式以根据每一个骨骼图像的摔倒检测结果得到所述现场作业视频的摔倒检测结果。
13、其有益效果为：采用求取平均值方式，可以保证全局性。
14、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种人体摔倒检测装置，包括如下模块：
15、分帧处理模块：用于获取现场作业视频并进行分帧处理，得到多帧现场作业图像；
16、骨骼图像提取模块：用于利用alphapose模型对得到的每一帧现场作业图像进行工作人员的特征点提取，根据特征点提取结果得到每一帧现场作业图像中工作人员的骨骼图像；
17、分段处理模块：用于将所有的骨骼图像分成多段，每一段均包括多帧骨骼图像；从每一段的骨骼图像中各提取出一帧骨骼图像和一帧相邻帧骨骼图像之间的光流图像；
18、摔倒检测模块：用于将从某一段的骨骼图像中提取的一帧骨骼图像和一帧光流图像分别输入至双流网络模型中的空间流通道和时间流通道，从而得到该段骨骼图像的摔倒检测结果；根据每一段骨骼图像的摔倒检测结果，得到所述现场作业视频中工作人员的摔倒检测结果。
19、其有益效果为：本发明的装置所实现的方法为，将alphapose模型和双流网络模型相结合，利用alphapose模型可以准确检测人体特征点，相较于现有技术中的openpose模型，解决定位错误和产生冗余结果以准确确定工作人员的骨骼图像，进而利用双流网络模型进行工作人员摔倒识别，由于双流网络模型考虑了人体的动态变化，可以准确识别工作人员是否摔倒。整个方案增强人员作业的安全性和管理的智能化水平，规避人员作业的危险和隐患。
20、进一步地，双流网络模型中的空间流通道和时间流通道的权重分别为1和1.5。
21、其有益效果为：设置时间流通道的权重高于空间流通道的权重，可以提高检测精度。
22、进一步地，所述分段处理模块用于采用随机的方式从每一段的骨骼图像中各提取出一帧骨骼图像和一帧光流图像。
23、其有益效果为：采用随机挑选的方法，可以兼顾全局性和稀疏性。
24、进一步地，所述摔倒检测模块用于采用求取平均值的方式以根据每一个骨骼图像的摔倒检测结果得到所述现场作业视频的摔倒检测结果。
25、其有益效果为：采用求取平均值方式，可以保证全局性。
26、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种人体摔倒检测系统，包括采集模块和处理器，所述采集模块用于采集现场作业视频，所述处理器用于执行计算机程序指令以实现上述介绍的人体摔倒检测方法，并达到与该方法相同的有益效果。
1.一种人体摔倒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的人体摔倒检测方法，其特征在于，双流网络模型中的空间流通道和时间流通道的权重分别为1和1.5。
3.根据权利要求1所述的人体摔倒检测方法，其特征在于，步骤3)中采用随机的方式从每一段的骨骼图像中各提取出一帧骨骼图像和一帧光流图像。
4.根据权利要求1～3任一项所述的人体摔倒检测方法，其特征在于，步骤4)中采用求取平均值的方式以根据每一个骨骼图像的摔倒检测结果得到所述现场作业视频的摔倒检测结果。
5.一种人体摔倒检测装置，其特征在于，包括如下模块：
6.根据权利要求5所述的人体摔倒检测装置，其特征在于，双流网络模型中的空间流通道和时间流通道的权重分别为1和1.5。
7.根据权利要求5所述的人体摔倒检测装置，其特征在于，所述分段处理模块用于采用随机的方式从每一段的骨骼图像中各提取出一帧骨骼图像和一帧光流图像。
8.根据权利要求5～7任一项所述的人体摔倒检测装置，其特征在于，所述摔倒检测模块用于采用求取平均值的方式以根据每一个骨骼图像的摔倒检测结果得到所述现场作业视频的摔倒检测结果。
9.一种人体摔倒检测系统，其特征在于，包括采集模块和处理器，所述采集模块用于采集现场作业视频，所述处理器用于执行计算机程序指令以实现如权利要求1～4任一项所述的人体摔倒检测方法。
