Anticipatory Fall Detection in Humans with Hybrid Directed Graph Neural Networks and Long Short-Term Memory

📄 arXiv: 2509.05337v1 📥 PDF

作者: Younggeol Cho, Gokhan Solak, Olivia Nocentini, Marta Lorenzini, Andrea Fortuna, Arash Ajoudani

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-09-01

备注: Presented at IEEE RO-MAN 2025

💡 一句话要点

提出混合图神经网络与LSTM的跌倒预测模型，用于辅助机器人系统提前检测人体跌倒

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 跌倒检测 图神经网络 长短期记忆网络 运动预测 步态分析 辅助机器人 人体姿态估计

📋 核心要点

  1. 现有跌倒检测方法主要集中在跌倒发生后的检测，缺乏对跌倒发生前过渡状态的分析和预测能力。
  2. 该论文提出一种混合模型，结合DGNN进行步态分类，LSTM进行运动预测，解耦了运动预测和步态分类任务。
  3. 实验结果表明，该方法在跌倒预测精度和识别准确率上优于现有方法，并能有效监测跌倒的过渡状态。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于混合模型的预测性跌倒检测方法，该模型结合了动态图神经网络（DGNN）和长短期记忆（LSTM）网络，将运动预测和步态分类任务解耦，从而高精度地预测跌倒。该方法使用从视频序列中提取的实时骨骼特征作为模型的输入。DGNN作为分类器，区分三种步态状态：稳定、过渡和跌倒。然后，基于LSTM的网络预测后续时间步长的人体运动，从而实现早期跌倒检测。该模型使用OUMVLP-Pose和URFD数据集进行训练和验证，在预测误差和识别精度方面均优于仅依赖DGNN的模型以及文献中的模型。结果表明，与仅使用DGNN解决统一问题相比，解耦预测和分类可以提高性能。此外，该方法可以监测过渡状态，为增强高级辅助系统的功能提供有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决辅助机器人系统中人体跌倒的提前预测问题。现有方法主要关注跌倒发生后的检测，缺乏对跌倒发生前的不稳定状态（transient state）的分析和预测，无法为辅助系统提供足够的反应时间。

核心思路：论文的核心思路是将跌倒预测问题分解为两个子任务：步态分类和运动预测。通过DGNN对当前步态进行分类（稳定、过渡、跌倒），然后利用LSTM网络预测未来一段时间内的运动轨迹。这种解耦的设计旨在利用DGNN在步态分类方面的优势和LSTM在时序数据预测方面的能力，从而提高整体预测精度。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：DGNN步态分类器和LSTM运动预测器。首先，从视频序列中提取人体骨骼关键点作为输入。DGNN接收这些骨骼数据，并将其分类为三种步态状态。然后，LSTM网络接收DGNN的输出以及历史骨骼数据，预测未来一段时间内的骨骼运动轨迹。最后，基于LSTM的预测结果，判断是否会发生跌倒。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将跌倒预测问题解耦为步态分类和运动预测两个子任务，并分别使用DGNN和LSTM进行处理。这种解耦的设计能够更好地利用不同模型的优势，提高预测精度。此外，该方法还关注跌倒发生前的过渡状态，为辅助系统提供更早的预警信息。

关键设计：DGNN的具体网络结构未知，但其作用是分类三种步态状态。LSTM网络的设计细节未知，但其输入包括DGNN的输出和历史骨骼数据，输出是未来一段时间内的骨骼运动轨迹预测。损失函数和训练策略的具体细节未知，但目标是最小化步态分类误差和运动预测误差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在OUMVLP-Pose和URFD数据集上进行了实验验证，结果表明，提出的混合模型在跌倒预测精度和识别准确率方面均优于仅使用DGNN的模型以及现有文献中的方法。具体的性能提升数据未知，但论文强调了解耦预测和分类的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能辅助机器人、智能家居、养老院等场景，通过提前预测跌倒风险，辅助机器人或监护人员及时采取干预措施，降低跌倒造成的伤害。此外，该方法还可以用于运动分析、康复训练等领域，为用户提供个性化的运动指导和风险评估。

📄 摘要（原文）

Detecting and preventing falls in humans is a critical component of assistive robotic systems. While significant progress has been made in detecting falls, the prediction of falls before they happen, and analysis of the transient state between stability and an impending fall remain unexplored. In this paper, we propose a anticipatory fall detection method that utilizes a hybrid model combining Dynamic Graph Neural Networks (DGNN) with Long Short-Term Memory (LSTM) networks that decoupled the motion prediction and gait classification tasks to anticipate falls with high accuracy. Our approach employs real-time skeletal features extracted from video sequences as input for the proposed model. The DGNN acts as a classifier, distinguishing between three gait states: stable, transient, and fall. The LSTM-based network then predicts human movement in subsequent time steps, enabling early detection of falls. The proposed model was trained and validated using the OUMVLP-Pose and URFD datasets, demonstrating superior performance in terms of prediction error and recognition accuracy compared to models relying solely on DGNN and models from literature. The results indicate that decoupling prediction and classification improves performance compared to addressing the unified problem using only the DGNN. Furthermore, our method allows for the monitoring of the transient state, offering valuable insights that could enhance the functionality of advanced assistance systems.