基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
《2024年基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》范文
《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为智能监控和健康管理的重要部分，对于防止老年人跌倒事故的发生以及及时响应突发情况具有重要意义。
本文旨在介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现。
二、系统设计概述本系统设计主要包括硬件设计和软件设计两部分。
硬件部分主要利用FPGA的高性能处理能力和并行处理特性，实现对视频流的实时处理。
软件部分则负责图像处理算法的实现，包括人体检测、动作识别以及跌倒判断等。
三、硬件设计硬件设计主要包括FPGA的选择、视频采集模块、数据处理模块和通信模块等。
首先，选择适合的FPGA芯片是系统设计的关键。
我们需要选择具有高性能、低功耗、可编程性强的FPGA芯片，以满足系统对实时性和处理能力的需求。
其次，视频采集模块负责将摄像头采集的视频信号转换为数字信号，并传输到FPGA芯片进行处理。
该模块应具有高分辨率、低噪声、低延迟等特点。
数据处理模块是系统的核心部分，负责实现图像处理算法。
该模块应具有高性能的并行处理能力和实时处理能力，以实现对视频流的实时处理。
通信模块负责将处理后的数据传输到上位机或存储设备，以便后续分析和处理。
四、软件设计软件设计主要包括图像处理算法的实现和系统软件的编写。
图像处理算法是实现跌倒检测的关键。
本系统采用基于计算机视觉的算法，通过检测人体的运动轨迹和姿态变化来判断是否发生跌倒。
具体包括人体检测、动作识别、跌倒判断等步骤。
其中，人体检测可以通过背景减除法或帧间差分法实现；动作识别和跌倒判断则可以通过机器学习或深度学习算法实现。
系统软件的编写主要包括FPGA编程和上位机软件的编写。
FPGA编程需要使用硬件描述语言（如Verilog或VHDL）实现图像处理算法的逻辑电路；上位机软件则需要使用C++或Python等编程语言实现与FPGA的通信、数据处理和结果显示等功能。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的不断进步和人们对生活质量的要求提高，智能化的生活环境监测和应急响应成为了重要研究领域。
人体跌倒检测系统就是其中的一个关键应用。
本篇论文将探讨基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现，以期通过高效率的硬件处理实现实时、准确的跌倒检测。
二、系统设计概述本系统以FPGA作为核心处理器，通过图像处理和模式识别技术，实现对人体跌倒的实时检测。
系统主要包括以下几个部分：图像采集、预处理、特征提取、模式识别以及控制输出。
1. 图像采集：使用高清摄像头实时采集环境中的视频图像。
2. 图像预处理：对采集的图像进行去噪、增强等处理，以便后续的特征提取。
3. 特征提取：通过算法提取出人体轮廓、运动轨迹等特征。
4. 模式识别：根据提取的特征，通过机器学习算法识别出人体是否跌倒。
5. 控制输出：将识别结果通过LED灯、声音提示等方式通知用户或监护人。
三、硬件设计本系统采用FPGA作为核心处理器，其并行处理能力和高运算速度使得系统能够实时处理大量数据。
此外，系统还包括高清摄像头、存储器、电源等模块。
1. FPGA模块：负责图像处理和模式识别的所有计算任务。
通过硬件描述语言（如VHDL或Verilog）编写程序，实现算法的并行化和优化。
2. 摄像头模块：实时采集环境中的视频图像，传输至FPGA 模块进行处理。
3. 存储器模块：存储预处理后的图像数据、算法参数等。
4. 电源模块：为整个系统提供稳定的电源供应。
四、软件设计软件设计主要包括图像处理算法和模式识别算法的实现。
1. 图像处理算法：包括去噪、增强等预处理算法，以及特征提取算法。
这些算法通过FPGA的并行处理能力实现快速处理。
2. 模式识别算法：采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对提取的特征进行分类和识别，判断人体是否跌倒。
五、实现与测试本系统的实现包括硬件搭建、程序编写、调试和测试等步骤。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为智能监控和健康管理的重要部分，对于预防意外事故、提高生活质量和安全保障具有重要意义。
本文将介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现方法。
二、系统设计概述本系统设计的主要目标是实现快速、准确的跌倒检测，以应对老年人、残疾人以及特殊工作环境下的人群的安全保障需求。
系统以FPGA为核心，通过图像处理技术，对监控视频中的人体进行实时分析，以判断是否发生跌倒。
三、硬件设计本系统硬件设计主要包括FPGA芯片、摄像头、存储器等部分。
其中，FPGA芯片作为核心处理单元，负责图像的实时处理和跌倒检测算法的实现。
摄像头负责采集监控视频，存储器用于存储处理后的数据和算法程序。
四、软件设计软件设计部分主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测算法等。
1. 图像预处理：通过去噪、增强等手段，提高图像质量，为后续的特征提取和跌倒检测提供良好的基础。
2. 特征提取：通过计算机视觉技术，提取出人体轮廓、运动轨迹等特征，为跌倒检测提供依据。
3. 跌倒检测算法：本系统采用基于机器学习的算法，通过训练样本学习正常行走和跌倒时的特征差异，实现跌倒检测。
五、FPGA实现在FPGA上实现跌倒检测系统，需要利用HDL（硬件描述语言）对系统进行描述和设计。
通过将算法转化为硬件电路，实现高速、低功耗的跌倒检测。
FPGA的并行处理能力可以大大提高系统的处理速度，满足实时性的要求。
六、实验与结果分析通过实验验证了本系统的有效性。
我们使用不同的场景、不同年龄段的人群进行测试，结果显示，本系统能够准确、快速地检测出人体跌倒事件，具有较高的灵敏度和较低的误报率。
此外，本系统还具有较低的功耗和较高的实时性，满足了实际应用的需求。
七、结论本文介绍了一种基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现方法。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能，以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法，包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分，我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头，并配置了相应的驱动程序，以确保其稳定运行。
在软件架构上，我们采用了分层设计思想，将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次，以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面，我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法，通过优化算法参数和提高计算效率，实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面，我们根据运动目标的速度、方向等特性，设计了相应的PID控制器和模糊控制算法，以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对安全监控系统的需求日益增长。
其中，人体跌倒检测在诸多应用中占有重要地位。
传统的人体跌倒检测系统大多采用中央处理器（CPU）来实现，但在处理复杂的数据处理任务时，可能会存在延迟高和功耗大等问题。
为此，本文设计了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的人体跌倒检测系统，通过优化硬件架构和算法设计，实现高效、低功耗的跌倒检测。
二、系统设计1. 硬件设计本系统以FPGA为核心，配合摄像头模块、存储模块、电源模块等构成完整的硬件系统。
其中，摄像头模块负责捕捉视频图像，FPGA负责对图像进行处理和分析，存储模块用于存储处理后的数据和结果，电源模块为整个系统提供稳定的电源。
2. 软件设计软件设计主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测和结果输出四个部分。
（1）图像预处理：通过去噪、增强等手段对原始图像进行处理，以提高后续处理的准确性和效率。
（2）特征提取：利用图像处理算法提取出人体轮廓、运动轨迹等特征，为后续的跌倒检测提供依据。
（3）跌倒检测：通过分析人体特征的变化，判断是否发生跌倒。
常用的算法包括基于机器学习的算法、基于模式识别的算法等。
（4）结果输出：将检测结果通过显示屏、报警器等方式输出，以便用户及时了解情况。
三、算法实现1. 图像预处理算法实现图像预处理主要包括去噪和增强两个步骤。
去噪可以采用滤波算法，如高斯滤波、中值滤波等；增强则可以通过直方图均衡化、对比度增强等方法实现。
这些算法在FPGA上实现时，需要考虑到硬件的并行性和数据处理速度，进行相应的优化。
2. 特征提取算法实现特征提取是跌倒检测的关键步骤。
常用的特征包括人体轮廓、运动轨迹等。
这些特征可以通过边缘检测、背景减除、光流法等方法进行提取。
在FPGA上实现这些算法时，需要充分利用硬件的并行性和计算能力，以提高处理速度和准确性。
3. 跌倒检测算法实现跌倒检测算法是本系统的核心部分。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对公共安全与健康管理的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为一种重要的安全监控手段，在老年护理、公共场所监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将探讨基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现，以实现高效、准确的跌倒检测。
二、系统设计1. 硬件设计本系统采用FPGA作为核心处理器，结合摄像头模块、存储模块和通信模块等，构成一个完整的跌倒检测系统。
其中，摄像头模块负责捕捉视频图像，存储模块用于存储处理后的数据和结果，通信模块则负责与上位机或其他设备进行数据传输。
2. 软件设计软件设计主要包括图像处理算法和跌倒检测算法的设计与实现。
图像处理算法用于对摄像头捕捉的图像进行预处理，如去噪、增强等。
跌倒检测算法则是本系统的核心，通过分析图像中人体的运动状态，判断是否发生跌倒。
三、图像处理算法1. 去噪处理由于摄像头捕捉的图像可能受到各种因素的干扰，导致图像中存在噪声。
因此，需要对图像进行去噪处理，以提高后续处理的准确性。
常用的去噪方法包括滤波法、形态学法等。
2. 人体轮廓提取去噪后的图像需要进一步提取出人体轮廓信息。
这可以通过边缘检测、轮廓提取等算法实现。
提取出的人体轮廓信息将用于后续的跌倒检测。
四、跌倒检测算法1. 运动状态分析跌倒检测算法主要通过分析人体的运动状态来判断是否发生跌倒。
这需要提取出人体在图像中的位置、速度、加速度等信息。
通过比较连续多帧图像中人体的运动状态，可以判断出人体是否出现异常的姿态或动作。
2. 跌倒判断准则根据运动状态分析的结果，设定跌倒判断准则。
例如，当人体在短时间内速度或加速度发生剧烈变化，且姿态出现异常时，可以判断为发生跌倒。
此外，还可以结合其他信息，如人体重心变化、地面反光等，进一步提高跌倒检测的准确性。
五、系统实现1. 硬件实现根据硬件设计，搭建实验平台，包括FPGA开发板、摄像头、存储设备等。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着科技的发展和社会的进步，对于安全监控和人体行为识别等方面的需求日益增长。
人体跌倒检测系统作为一种重要的应用，其设计和实现具有重要的现实意义。
本文将介绍一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的人体跌倒检测系统的设计及实现方法。
二、系统设计1. 系统架构本系统采用模块化设计，主要包括图像采集模块、图像处理模块、跌倒检测模块、报警输出模块等。
其中，图像采集模块负责捕捉实时视频流，图像处理模块对视频流进行处理和分析，跌倒检测模块根据处理结果判断是否发生跌倒，报警输出模块则根据判断结果进行相应的报警操作。
2. 图像处理模块设计图像处理模块是本系统的核心部分，其任务是对视频流进行实时处理和分析。
本系统采用FPGA进行图像处理，利用其并行处理和高速运算的优势，实现实时性和准确性。
具体而言，图像处理模块包括预处理、特征提取和模式识别等步骤。
预处理阶段主要是对图像进行去噪、增强等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。
特征提取阶段则是从预处理后的图像中提取出有用的信息，如人体轮廓、运动轨迹等。
模式识别阶段则是根据提取的特征信息判断是否发生跌倒。
3. 跌倒检测算法设计本系统采用基于机器学习的跌倒检测算法。
该算法通过训练大量的跌倒和非跌倒样本，学习到跌倒的特征和规律，从而实现对跌倒的准确检测。
具体而言，算法首先提取视频中人体的运动特征，如速度、加速度、姿态等，然后根据这些特征判断是否发生跌倒。
如果判断为跌倒，则触发报警输出模块进行报警操作。
三、系统实现1. 硬件平台选择本系统选择FPGA作为硬件平台，利用其并行处理和高速运算的优势，实现实时性和准确性。
同时，FPGA的灵活性使得系统可以方便地进行升级和扩展。
2. 软件编程及实现在软件编程方面，本系统采用高级硬件描述语言（HDL）进行编程，如VHDL或Verilog等。
通过编写各种模块和算法的代码，实现系统的各项功能。
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《基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现》篇一一、引言随着人口老龄化的加剧和智能家居的兴起，人体跌倒检测系统在保障老年人及特殊人群的安全方面显得尤为重要。
FPGA （现场可编程门阵列）因其高并行性、高集成度和可定制性，在实时图像处理和复杂算法实现方面具有显著优势。
本文将详细介绍基于FPGA的人体跌倒检测系统的设计及实现过程。
二、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括FPGA芯片、摄像头模块、电源模块和通信接口等。
其中，FPGA芯片作为核心处理器，负责图像的实时处理和算法运算。
摄像头模块负责捕捉实时视频流，传输至FPGA进行处理。
电源模块为整个系统提供稳定的供电，通信接口用于与上位机或其他设备进行数据传输。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、特征提取、跌倒检测算法和通信协议等。
图像预处理包括去噪、二值化等操作，以便于后续的特征提取。
特征提取主要提取人体的轮廓、运动轨迹等信息。
跌倒检测算法是本系统的核心，通过分析人体运动状态和姿态变化，判断是否发生跌倒。
通信协议用于与上位机进行数据传输和交互。
三、算法实现1. 图像预处理图像预处理主要包括去噪和二值化操作。
去噪采用滤波算法，如高斯滤波或中值滤波，以去除图像中的噪声。
二值化操作将图像转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取。
2. 特征提取特征提取主要提取人体的轮廓、运动轨迹等信息。
通过边缘检测算法提取人体轮廓，利用光流法或背景差分法检测人体运动轨迹。
此外，还可以采用深度学习算法进行人体识别和姿态估计，提高跌倒检测的准确性。
3. 跌倒检测算法跌倒检测算法是本系统的核心部分。
首先，通过分析人体的运动状态和姿态变化，判断是否发生异常。
其次，结合人体跌倒的典型特征，如身体倾斜角度、地面反作用力等，进行综合判断。
最后，通过设置阈值和报警机制，及时发出警报并通知相关人员。
四、系统实现及测试1. 系统实现根据设计需求，搭建硬件平台并编写软件程序。
在FPGA上实现图像预处理、特征提取和跌倒检测算法等功能。
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2. 硬件参数及程序总体框图
本文所提出的设计中，摄像头所采用的芯片为 STM32H743VI，主频为 400 MHz，内存为 1 MB，帧 缓冲区为 2 MB，支持 5 V 输入和 3.3 V 输出。另外，OpenMV4 H7 默认配置的 OV7725 感光元件处理 640 × 480 8-bit 灰度图或者 640 × 480 16-bit RGB565 彩色图像可以达到 60 FPS；当分辨率低于 320 × 240 可以 达到 120 FPS。大多数简单的算法可以运行 60 FPS 以上。
DOI: 10.12677/csa.2019.911227
2022
计算机科学与应用
杨子弘 等
来检测老人的运动状态。
4.2. 对图像进行二值化分割
在对摄像头捕捉的画面进行三帧间差分的运算后，在帧缓冲区中并不能很好的将运算后的结果显性 的表示出来，因此在这里需要对图像进行二值化分割，方便能够将运算结果显性的显示出来，并进行后 面的图像运算。
杨子弘 等
的跌倒检测算法，主要通过对OpenMv摄像头捕捉到的画面进行图像运算得到老年人的跌倒状态。本文 提出的跌倒检测主要通过OpenMv自带的函数库以及三帧差分算法来实现，然后通过调整老年人身体中 心坐标的波动范围来判断老年人是否已经跌倒。
关键词ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
老年人，摄像头，跌倒检测，三帧间差分算法
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
下面是二值化分割的部分代码： GRAYSCALE_thresholds = (25, 255) #图像进行差值运算后，不同部分色阶的阈值。 img.binary ([GRAYSCALE_thresholds], invert = 0) #按照给定的阈值，对运算后的图像进行二值化分割。
4.3. 图像的降噪(腐蚀)与膨胀处理
在图像的处理过程中，会有很多因素对图像的运算结果产生影响，例如光线强度、物体的运动速度、 设备本身的质量问题等，而这些因素在加入了图像的运算过程后，会使图像上产生“花斑”，这样对物 体运动状态的判断就会产生较大的误差，因此本设计中对图像加入了降噪处理。
降噪之后，图像中由二值化显示出来的图像差值会变得很微弱[5]，会在检测的过程中自动给忽略掉， 很难检测到所需检测的运动物体，而对降噪之后的图像对象进行膨胀处理[6]，会让图像的差值部分变大， 方便图像后期的运算，降噪后效果图如图 3 经过降噪以及膨胀处理之后的效果图所示，腐蚀后膨胀得到 的像素点变大。
Figure 3. Effect picture after noise reduction and expansion treatment 图 3. 经过降噪以及膨胀处理之后的效果图
DOI: 10.12677/csa.2019.911227
2023
计算机科学与应用
杨子弘 等
下面是进行降噪和膨胀处理的部分代码： for i in range (10): #对运算后的图像进行侵蚀(降噪)运算。 img.erode (2, threshold = 5) #侵蚀函数，需要给定噪声大小与颜色的阈值。 img.dilate (1) #膨胀函数，将降噪后的像素点膨胀。
Design and Implementation of Drop Detection Algorithm Based on OpenMv
Zihong Yang, Wenjie Yang, Jia Liu*
School of Information Engineering, Wuhan Business University, Wuhan Hubei
在目前的设计阶段，为了方便进行图像运算以及测试，分辨率选择的是 320 × 240，同时为了保证图 像运算的可靠性，在本设计中关闭了摄像头自动的白平衡与自动增益，下面是色彩模式的选择与相机环 境参数设置的部分代码：
sensor.reset () #将摄像头的所有属性重置。 sensor.set_pixformat (sensor.GRAYSCALE) #GRAYSCALE(灰度图)。 sensor.set_framesize (sensor.QVGA) #视频分辨率 320 × 240。 sensor.skip_frames (time = 2000) #跳过不稳定帧，2000 ms。 sensor.set_auto_whitebal (False) #白平衡关闭。 sensor.set_auto_gain (False) #自动增益关闭。 clock = time.clock () #记录摄像头运行时间。
Keywords
Elderly, Camera, Fall Detection, Three Frame Difference Algorithm
基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
杨子弘，杨文杰，刘 佳*
武汉商学院信息工程学院，湖北 武汉
收稿日期：2019年10月22日；录用日期：2019年11月6日；发布日期：2019年11月13日
摘要
现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、 突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv
*通讯作者。
文章引用: 杨子弘, 杨文杰, 刘佳. 基于 OpenMv 的跌倒检测算法设计与实现[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(11): 2020-2027. DOI: 10.12677/csa.2019.911227
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2020-2027 Published Online November 2019 in Hans. /journal/csa https:///10.12677/csa.2019.911227
将运动主体进行二 值化分割
输出老人的跌倒状 态
对图像进行降噪和 膨胀
检测运动主体中心 坐标的波动范围
Figure 1. The overall flow chart of the system 图 1. 系统工作的整体流程图
3. 色彩模式的选择以及相机环境参数的设置
OpenMv 中提供了多种色彩模式，例如 RGB565、GRAYSCALE、BAYER，由于本文提出的设计需 要能够高效、准确的处理图像，所以本文提出的设计采用 GRAYSCALE (灰度图)模式，因为灰度图像素 点的变化只在 0~255 阶灰度范围内，在进行图像处理的过程中，只需要少部分的内存空间，大大节省对 摄像头内部的帧缓冲区的资源消耗。
Received: Oct. 22nd, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019
Abstract
Today, the number of elderly people in society is on the rise, but also accompanied by a growing number of elderly security problems, such as falls, sudden illness, dementia, and a series of a threat to the elderly life problems, and in this paper, the fall problem is proposed based on a OpenMv fall detection algorithm, mainly through OpenMv cameras to capture images for image arithmetic for the elderly fall state. The fall detection proposed in this paper is mainly realized through OpenMv’s built-in function library and the three-frame difference algorithm, and then the fluctuation range of the body center coordinates of the elderly is adjusted to determine whether the elderly has fallen.
4. 运动状态的检测
4.1. 对老人运动状态的检测
能够进行运动检测的算法有很多种，相邻帧间差分算法和三帧间差分是最为高效和可靠的[3]。两种 算法都具有良好的实时性，但在相邻帧间差分算法进行运动检测时，如果光线产生了变化，那么相邻帧 间差分算法就会产生一定的误差，而三帧差分算法是将第一帧和第二帧进行差分运算后的结果与第二帧 和第三帧进行差分运算后的结果进行“与”运算，相比于相邻帧间差分算法，这种算法增强了对于运动 物体双边的检测，在老人跌倒的瞬间，能够做出准确的判断，因此本文在设计时，通过三帧间差分算法