転倒検知システムについて

今回大変投げつけな質問になってしまうかもしれなく申し訳ないのですが
今天井に全方位カメラを設置し、人が倒れたことを検出するプログラムを書いているのですが
方法としては背景差分法を用いて二値化画像にして人の輪郭を抽出し、重心から底辺までの距離の長さの変化で転倒を検知するというものなのですが、うまく背景差分法で人の輪郭を抽出できません。動いているとところどころ背景とかぶってしまったり、影？ができてしまい大きさを一定に保てません。もし改善点などありましたら何卒教えていただきたいと思っています。

python
1コード
2#coding:utf-8
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4import numpy as np
5import cv2
6import math
7import matplotlib.pyplot as plt
8import itertools
9import csv
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12cap = cv2.VideoCapture('turn.mp4')
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16#背景差分法のアルゴリズム
17#fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = True)
18#fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
19#fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
20fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorGSOC()
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26def End_point(cnt):
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28    total = []
29    dict = {}
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31    topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
32    bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])
33    leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
34    rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
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37    #輪郭の重心
38    mu = cv2.moments(cnt)
39    x,y= int(mu["m10"]/mu["m00"]) , int(mu["m01"]/mu["m00"])
40    cv2.circle(frame, (x,y), 5, (255,255,255), -1)
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42    x1,y1 = topmost
43    x2,y2 = bottommost
44    x3,y3 = leftmost
45    x4,y4 = rightmost
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49    #重心から端点までの距離計算
50    head = y - y1
51    leg = y2 - y1
52    left = x-x3
53    right = x4 -x
54    
55    
56    total.append(head)
57    total.append(leg)
58    total.append(left)
59    total.append(right)
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61    
62    
63    #輪郭の端点をソートする
64    total.sort()
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66    #辞書に追加
67    dict[total[1]] = topmost
68    dict[total[0]] = bottommost
69    dict[total[2]] = leftmost
70    dict[total[3]] = rightmost
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72    #要素を取り出す
73    total1 = dict[total[1]]
74    total2 = dict[total[0]]
75    total3 = dict[total[2]]
76    total4 = dict[total[3]]
77
78    #ソートから距離線を描画
79    x5,y5 = total1
80    x6,y6 = total2
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82   
83    #頂点から底辺
84    cv2.line(frame,total1, total2,(0,0,0),3)
85    #print("縦の長さ",total[0]+total[1])
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87    cv2.line(frame,(x,y), leftmost,(255,255,255),3)
88    #print(left)
89    #print("重心から頭までの距離 = ",head)
90    #print("重心から足までの距離 = ",leg)
91    #print(head_leg)
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93    print(total[1]+total[0])
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97    dict.clear()
98    
99
100while (cap.isOpened()):
101    
102    ret, frame = cap.read()
103
104    im_size = (600,600)
105
106    frame = cv2.resize(frame,im_size)
107    
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109    #グレースケール
110    gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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112    #ガウシアンフィルタ
113    blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
114
115    #背景差分
116    fgmask= fgbg.apply(blur)
117
118    #2値化処理
119    ret,dilation = cv2.threshold(fgmask,0,200,cv2.THRESH_BINARY)
120
121    #カーネル
122    kernel = np.ones((7,7),np.uint8)
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124    #モルフォロジー変換
125    dilation = cv2.dilate(dilation,kernel,iterations = 4)
126    dilation = cv2.erode(dilation,kernel,iterations = 4) 
127
128    #輪郭抽出
129    imge, contours, hierarch=cv2.findContours(dilation,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
130
131    max_area_contour=-1
132    max_area    = 0
133    
134     # 各輪郭に対する処理
135    for contour in contours:
136        
137        # 輪郭の領域を計算
138        area = cv2.contourArea(contour)
139        
140        #最大面積を計算
141        maxCont=contours[0]
142        for contour in contours:
143            if len(maxCont)<len(contour):
144                maxCont=contour
145        
146        # ノイズ（小さすぎる領域）と全体の輪郭（大きすぎる領域）を除外
147        if  area< 1e2 or 1e5 < area:
148            continue
149         
150        #輪郭描画
151        cv2.drawContours(frame,[maxCont], 0, (255,255,255), 3)
152        
153
154        #輪郭の端点を抽出
155        End_point(maxCont)          
156        
157        #print(int(timer),"秒経過しました")
158
159    #表示
160    cv2.imshow('1',frame)
161    cv2.imshow('frame',dilation)
162
163    if cv2.waitKey(30) & 0xff == ord('q'):
164        break
165
166cap.release()
167cv2.destroyAllWindows()
168