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人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip

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简介：
本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。

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  • 人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip
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    本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。
     
  • 人体摔倒检测
    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。
     
  • 基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测摔倒识别源码及数据集（毕业设计）.zip
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    本资源包含基于YOLOv5和OpenPose的人体姿态检测算法实现，用于自动识别人体摔倒事件。适用于计算机视觉领域的研究和毕业设计项目，提供完整源代码与相关数据集。 该项目是基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测系统实现摔倒检测的个人高分毕业设计项目源码，并已通过导师指导认可并严格调试确保可以运行。如果需要进行其他姿势的检测，可按照以下步骤操作： 1. 收集相关图片数据。 2. 运行runOpenpose.py文件以获取人体关键点图。 3. 将这些关键点图像根据需求分类放置在data/train和 data/test目录下。 4. 最后运行action_detect/train.py进行训练。 下载并使用时请放心，源码与全部所需数据均已包含。
     
  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
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    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 利用yolov5与openpose进行摔倒检测
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    本项目运用YOLOv5模型实现目标检测，并结合OpenPose姿态估计技术，有效识别和监测人体动作，旨在准确检测摔倒事件，为老年人及需要特殊照顾的人群提供安全保障。 通过 yolov5 和 openpose 实现摔倒检测需要的模型文件可以从网盘下载。运行 runOpenpose.py 只执行了 open pose 功能，可以获取人体的关键点图，这些关键点图用于后续 .jit 模型训练，并会保存在 data/test 文件夹中。在 pose.py 中 draw 方法的最后一部分可以控制保存关键点图的位置。 运行 detect.py 时，程序首先进行 yolo 目标检测，在检测到人后，会在 detect.py 的第169行根据框的宽高比判断是否符合标准（后续可自行修改）。接下来，会利用坐标将人的图片提取出来给 openpose 进行人姿态检测。 在 runOpenpose.py 文件中第 159 行也加了一些限制条件（同样可以进行调整），以适应不同的需求。如果希望检测其他姿势： 1. 收集相关图像并运行 runOpenpose.py 获得人体关键点图。 2. 将获取到的关键点图根据需要分类，分别放入 data/train 和 data/test 文件夹中。 3. 运行 action_detect/train.py 来进行模型训练。
     
  • 人体运动中的摔倒检测
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    简介：本研究专注于开发高效算法与技术，用于实时监测和分析人体在运动过程中的姿态变化，特别是在可能发生跌倒时发出预警。旨在提升运动安全，预防伤害。 利用OpenCV对简单背景情况下的人体运动进行摔倒检测，并在人摔倒时记录相应的帧。
     
  • 基于Openpose-pytorch的姿态检测与人体关键点识别开源项目
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    本项目采用Openpose-pytorch框架，致力于提供高效准确的人体姿态检测和关键点识别解决方案，支持多种应用场景。 项目文件结构如下： - `image` - 测试图像 - `model` - 已训练好的模型权重 - `notebooks` - 原理笔记 - `src` - 算法源码 - `demo.py` - 测试图像的示例程序 - `demo_camera.py` - 用于测试摄像头的程序 - `demo_video.py` - 测试视频的程序 OpenPose在人体关键点（即骨架）提取和识别方面非常有效，可以在此基础上进行其他场景检测或功能开发。
     
  • 姿势检测实战 —— OpenPose 实现多人大规模 2D 姿态识别项目
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    本项目运用OpenPose框架实现大规模多人场景下的二维姿态识别，旨在提供一套高效、准确的人体动作分析解决方案。 基于 OpenPose 的实时多人二维人体姿态估计方法采用了一种非参数化表示方法，称为 Part Affinity Fields（PAFs），用于学习将图像中的身体部位与个体关联起来。该系统是一个 Bottom-up 的人体姿态估计系统。
     
  • AlphaPose人体姿态检测
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    AlphaPose是一款先进的人体姿态估计工具，通过深度学习技术准确识别图像和视频中的人物动作与姿势。 AlphaPose 是一个高精度的多人姿态估计系统，在COCO数据集上实现了72.3 mAP（超越Mask-RCNN 8.2个百分点），在MPII数据集上的mAP达到了82.1。此外，为了关联同一个人的所有姿态，AlphaPose提供了名为Pose Flow的在线姿态跟踪器，该工具在PoseTrack挑战赛的数据集中取得了66.5 mAP和58.3 MOTA的成绩，超过了现有的最佳技术精度。