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跌倒检测 摔倒检测 -lightweight_openpose- 资源附件。

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简介:
跌倒检测与摔倒识别 -lightweight_openpose- 资源文件

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客服
客服
  • 识别 - lightweight_openpose -
    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。
  • 与识别 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。)
  • 优质
    摔倒检测系统是一种智能技术,能够自动识别并响应个人跌倒事件,确保及时提供援助,保障行动不便或老年人的安全与独立生活。 本项目使用OpenVINO工具箱的人体姿势预训练模型进行跌倒检测。检测原理是通过OpenCV从摄像头或视频文件读取每一帧的视频,并判断头部、任意部位和肩膀的位置。对比每两帧之间的位置变化,当发现这些关键点的位置变为水平时,则判定为跌倒事件。 确定发生跌倒后,系统会标注相关的视频帧并显示或输出成视频格式。使用Docker编译规范进行环境搭建: 1. 编写 Dockerfile 文件: ``` docker build -t falldetect . ``` 2. 运行容器: ``` docker run -it --rm -v $PWD:/app falldetect ``` 3. 在Docker环境中初始化OpenVINO环境: ```shell cd /opt/intel/openvino source bin/setupvars.sh ``` 4. 确认OpenVINO的路径设置正确: ```shell echo $PYTHONPATH ``` 5. 执行跌倒检测代码: ```shell python3 fall_detection.py -i example/demo.mp4 ```
  • 数据集数据集
    优质
    跌倒检测数据集是一系列记录人类日常活动及跌倒瞬间的数据集合,主要用于训练机器学习模型识别跌倒事件,保障老年人和行动不便者安全。 跌倒检测数据集是用于研究和开发跌倒检测系统的重要资源。它包含了大量关于人们正常活动与意外摔倒的数据样本,通过这些数据可以训练机器学习模型识别出可能的跌倒事件,从而在老年人护理、智能家庭安全等领域发挥重要作用。 由于原文中仅重复了“跌倒检测数据集”这一短语,并未提供具体细节或相关链接信息,在重写时保留原意并简化表述。
  • 人体
    优质
    简介:人体摔倒检测系统利用传感器和算法实时监测个体活动状态,在检测到用户意外摔倒时立即发出警报并通知紧急联系人或服务中心,为老年人及行动不便者提供安全保障。 基于MATLAB的人体跌倒检测技术涉及图像处理、模式识别及机器视觉的应用。该方法利用这些领域的知识来准确地识别并响应人体的跌倒事件。通过分析视频或静态图像中的关键特征,可以有效地监测人类活动,并在发生意外时迅速做出反应。
  • 行人目标识别数据集
    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。
  • 与识别4:用C++实现的实时(码).txt
    优质
    本文档介绍了一种基于C++编程语言实现的实时跌倒检测系统。该系统能够有效识别老年人或行动不便者可能发生的跌倒事故,提供及时的安全保障,并附有完整代码供读者参考和实践。 跌倒检测与识别包括以下内容: 1. 提供了一个包含下载链接的跌倒检测数据集。 2. 使用YOLOv5实现跌倒检测,并提供了相关的训练代码以及数据集。 3. 在Android平台上实现了实时跌倒检测功能,附带源码。 4. 通过C++语言开发了实时跌倒检测系统,同样提供完整的源代码。
  • :Fall-Detection
    优质
    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。
  • 系统
    优质
    跌倒检测系统是一款智能安全应用,通过感应人体动作和姿势变化,在用户不慎跌倒时自动发送警报给预设联系人或服务中心,确保及时获得帮助。 跌倒检测系统是一款专为老年人设计的Android应用程序。该应用能够通过内置移动传感器实时监测用户的活动状态,在用户突然跌倒的情况下迅速启动,并立即向最近的医院及预设的重要联系人发送求助通知,确保他们能及时获得必要的医疗援助。