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fall-detection: 跌倒识别。

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简介：
跌倒检测自述文件旨在详细阐述跌倒检测技术的各项内容，为用户提供全面的指导与说明。该文档将深入探讨跌倒检测系统的核心原理、工作流程以及实际应用场景，力求让使用者能够充分理解并掌握相关知识。此外，文档还将涵盖跌倒检测设备的选型、安装调试、日常维护以及故障排除等方面的实用信息，以确保系统能够稳定可靠地运行。 最终目标是帮助用户更好地利用跌倒检测技术，从而有效预防跌倒事故的发生，保障自身安全和健康。

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  • 跌倒检测：Fall-Detection
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    Fall-Detection是一款先进的跌倒监测系统，利用智能传感器和算法实时监控用户活动状态，在发生意外跌倒时迅速发出警报并通知紧急联系人，确保及时获得援助。 跌倒检测自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践。文中还讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。 （注：原文中包含了一些链接和个人联系方式，在重写时已经全部删除） 去掉具体信息后的版本如下： 自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践，讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。
     
  • 基于Android手机的老年人跌倒检测系统（Android-Fall-Detection）
    优质
    本项目开发了一款专为Android手机设计的应用程序，旨在通过内置传感器实时监测老年人活动情况，并在发生跌倒时自动发送警报信息给预设联系人，确保及时响应和救助。 一款基于Android手机的老人跌倒检测系统能够通过手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并采用多阈值法来实时监测目标用户是否发生跌倒行为。
     
  • Fall-Detect-Track: 行人跌倒监测系统
    优质
    Fall-Detect-Track是一款先进的行人跌倒监测系统，能够实时检测并追踪行人的活动状态，一旦发生跌倒立即发出警报，为及时救援争取宝贵时间。 行为识别：基于骨架和目标跟踪的行人跌倒检测方法的研究。
     
  • 跌倒检测与识别 摔倒检测与识别
    优质
    跌倒检测与识别技术致力于通过传感器和算法监测人体动作，自动判断是否发生跌倒事件，尤其适用于老年人及行动不便者，旨在及时发现并响应跌倒情况，保障个人安全。 深度学习目标检测端到端识别自建数据集效果很棒，源码交流欢迎参与。作者：A.FaceRec，请参见下方图片描述。 （注：原文中没有包含实际的插入图片操作或具体图示内容，故此处仅保留了提及“上图”的部分，并未直接展示任何图像。）
     
  • Android跌倒检测识别Demo.zip
    优质
    本Demo为一款基于Android系统的跌倒检测应用，通过内置算法实时监测用户状态，在发生意外跌倒时自动发出警报并通知预设联系人，保障个人安全。 跌倒检测识别Android Demo包括以下内容： 1. 跌倒检测数据集。 2. 使用YOLOv5实现的跌倒检测方法，并包含相关训练代码。 3. 在Android设备上实现实时跌倒检测的功能，提供源码支持。 4. C++版本的实时跌倒检测实现，同样提供了源码。
     
  • fall-detection-for-older-users.apk
    优质
    Fall Detection for Older Users是一款专为老年人设计的应用程序。它能够实时监测用户的活动状况，一旦检测到跌倒事件，将立即通知预设联系人并提供紧急服务信息，确保用户安全得到及时保障。 Android-Fall-Detection是一款基于Android手机的老人跌倒检测系统。该系统能够通过Android手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并利用多阈值法跌倒检测技术，实时监测目标用户是否发生跌倒行为。这款系统的用户满意度高达95%，并且浏览量已达到3次。
     
  • 跌倒检测与识别基于Yolov5
    优质
    本研究采用YOLOv5框架进行跌倒检测与识别，旨在提升算法精度及实时性，为老人看护、运动安全等领域提供有效技术支撑。 使用Yolov5进行摔倒检测的文件包含了项目所需的所有内容，包括环境安装文件、已训练好的模型权重文件以及官方的detect文件和自写的demo。运行demo_person_fall.py即可开始识别图片或视频，并可根据需要自行更改路径。
     
  • 跌倒检测与摔倒识别 - lightweight_openpose - 附带资源
    优质
    本项目基于lightweight_openpose模型实现跌倒检测与摔倒识别技术，旨在提供实时安全监测解决方案，并配套相关资源以供研究和开发使用。 跌倒识别与摔倒识别相关的资源包括使用lightweight_openpose的附件。
     
  • 行人摔倒检测与跌倒目标识别数据集
    优质
    该数据集专注于行人摔倒及跌倒场景，包含丰富标注信息，旨在促进行人行为分析和智能监控系统中自动检测与响应跌倒事件的研究。 数据集已经划分为训练集和验证集，其中训练集包含7630张图片，验证集包含152张图片。所有图像均已标注，并且标签以txt格式存储，同时提供了一个yaml文件用于模型训练配置。该数据集已通过测试并证明有效，在使用YOLOv8n进行测试时，平均mAP50达到了82.3%，其中跌倒类别的mAP50为94.8%。数据集中包含两类：站立的人和摔倒的人，格式符合标准的YOLO要求。