基于YOLOv3的行人跌倒检测+训练完善的行人摔倒检测模型+包含1000多个样本的数据集

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简介：
本项目基于YOLOv3框架开发行人跌倒检测系统，并利用包含超过1000个样本的专业数据集，优化和完善了行人摔倒识别模型。这段描述介绍了一种基于YOLOv3的行人跌倒检测系统。该系统包括训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线、loss曲线，并且在行人跌倒数据集上的mAP达到了90%以上，目标类别为“fall”，仅包含一个类别。提供的数据集中有1000多张行人摔倒图片，标签格式有两种：txt和xml文件分别保存在不同的文件夹中。该检测系统采用PyTorch框架，并提供Python代码实现。它可以与YOLOv5共用同一个环境配置，只需完成环境设置后即可加载训练好的模型进行测试并获取结果。

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基于YOLOv3的行人跌倒检测+训练完善的行人摔倒检测模型+包含1000多个样本的数据集

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本项目基于YOLOv3框架开发行人跌倒检测系统，并利用包含超过1000个样本的专业数据集，优化和完善了行人摔倒识别模型。这段描述介绍了一种基于YOLOv3的行人跌倒检测系统。该系统包括训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线、loss曲线，并且在行人跌倒数据集上的mAP达到了90%以上，目标类别为“fall”，仅包含一个类别。提供的数据集中有1000多张行人摔倒图片，标签格式有两种：txt和xml文件分别保存在不同的文件夹中。该检测系统采用PyTorch框架，并提供Python代码实现。它可以与YOLOv5共用同一个环境配置，只需完成环境设置后即可加载训练好的模型进行测试并获取结果。

行人摔倒检测与跌倒目标识别数据集

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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。

行人摔倒检测数据集.zip

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该数据集包含多种场景下行人的行为和状态信息，特别关注于行人摔倒的情况，适用于研发摔倒检测算法和相关应用。行人跌倒检测数据集包含大约1500张图片。

基于YOLOv8的行人跌倒检测系统+预训练模型+PyQt界面+数据集

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本项目开发了一种基于YOLOv8的行人跌倒检测系统，结合预训练模型和PyQt图形用户界面，利用特定数据集进行优化与验证。这段内容描述了一套基于YOLOv8的汽车轮胎检测系统及其相关组件： 1. 包含训练好的汽车轮胎识别权重、PR曲线及loss曲线，该模型是在特定汽车轮胎数据集上进行训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式支持txt和xml两种文件类型，并分别存储在两个不同的文件夹中。 2. 提供了一个使用PyQt开发的应用界面，可以实现对目标物体（如汽车轮胎）的检测功能。另外还提到了一个基于YOLOv5框架并结合训练好的模型及包含1000多条数据集的信息。

基于YOLO算法的行人摔倒检测数据集

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本数据集采用YOLO算法框架，专注于行人摔倒检测，旨在提升复杂场景下摔倒事件的实时监测与响应能力。该数据集包含了8500张图像，专门用于YOLO算法的行人摔倒检测。所有图像中的摔倒行人均已标注，并且类别标记为“fall”。标签格式支持VOC和YOLO两种标准形式。这些数据均采集自真实场景，确保了高质量的数据来源与多样性。此外，使用lableimg软件进行标注工作，进一步保证了标注框的准确性与质量。

基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）

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本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。

跌倒检测与识别II：基于YOLOv5的跌倒检测（包含数据集及训练代码）.txt

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本项目致力于开发一种先进的跌倒检测系统，采用YOLOv5模型进行实时跌倒事件的精准识别。项目提供详尽的数据集以及完整的训练代码，旨在促进相关研究与应用的发展。跌倒检测与识别包括以下几个方面： 1. 跌倒检测数据集：提供了包含训练所需的数据。 2. YOLOv5实现跌倒检测：使用YOLOv5模型进行跌倒事件的实时监测，包含了相关的数据集和训练代码。 3. Android平台下的跌倒检测应用开发：实现了在Android设备上运行的跌倒检测功能，并附带源码，支持实时监控。 4. C++环境下实现跌倒检测：提供了一个基于C++语言编写的解决方案来完成跌倒事件监测任务，同样包含完整的源代码并具备实时处理能力。

已训练好的摔倒检测模型

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该简介针对一个已经完成训练的摔倒检测模型进行说明。此模型通过分析人体动作数据来精准识别潜在的跌倒事件，旨在为老年人或行动不便者提供及时的安全保障。姿态检测模型已经训练完成，配置环境后即可使用，能够识别摔倒情况。

基于YOLOv5的行人检测及训练完成的行人检测模型与数据集

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本研究采用YOLOv5框架开发了高性能的行人检测系统，并完成了相应的大规模数据集训练。该模型在准确率和实时性上表现出色，适用于各类应用场景。 YOLOV5行人检测模型在包含数千张街道和交通场景的行人数据集上训练完成，并附有该数据集。使用lableimg软件标注工具对行人进行了标记，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式与txt格式，分别保存于两个不同的文件夹中，类别名称统一为person。此模型可以直接用于YOLO系列的行人检测任务，在map指标上达到了90%以上。