为了提高变电站人体跌倒检测准确率,提出了一种基于改进D-S证据理论的人体跌倒检测算法。利用垂直外接矩形和最小面积外接矩形对检测到的人体目标进行描述,分析目标区域的矩形宽高比、人体质心高度比和人体躯干倾斜角的人体目标特征变化。针对复杂人体姿态情况下存在的目标特征冲突问题,提出采用D-S证据理论对特征信息进行融合。通过自定义的广义三角模糊函数构造3种人体特征的基本概率指派函数,生成3种人体目标特征基本概率指派(basic probability assignment,BPA)。基于Murphy算法,提出一种双重加权平均证据源的改进算法,既可以融合各个独立证据的一致信息,也可以融合冲突信息。实验结果证明,该人体跌倒检测算法具有较高的跌倒识别准确率,可以合理的生成基本概率指派,有效地融合冲突证据,能够满足变电站人员安全监控的需要。
