老人跌倒姿态数据。-ITADN社区

老年人跌倒姿势数据

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本研究关注于收集并分析老年人在不同情况下的跌倒姿势数据，旨在通过这些信息改善预防措施和设计更加安全的生活环境。老人跌倒的姿态数据包可以通过数据转化成四元数来实现姿态描述。

跌倒检测数据集跌倒检测数据集

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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。

老年人跌倒检测及求助系统

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本系统专为预防和应对老年人跌倒设计，结合智能传感器与紧急呼叫功能，旨在及时发现并协助处理老人意外摔倒情况，保障其安全。为了尽快帮助老人在摔倒后获得援助，并减少意外跌倒对老年人的影响，我们可以缓解人口老龄化给社会带来的压力。

基于姿态估计的实时跌倒检测方法

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本研究提出了一种利用姿态估计进行实时跌倒检测的方法，通过分析人体关键点数据来准确识别跌倒事件，适用于老年人监护和智能健康领域。为了快速准确地检测老年人跌倒事件的发生，提出了一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法。首先利用深度学习方法获取人体关节点坐标；然后通过计算质心点下降速度、颈部关节在垂直方向上的位置变化以及肩部和腰部关节之间的相对关系来判断是否发生跌倒。该算法采用单目相机进行监测，便于嵌入式应用到机器人系统中。实验结果显示，所提出的算法相比现有先进方法具有更好的性能表现。

VOC格式的行人跌倒数据集

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本数据集包含多种环境下行人跌倒事件的VOC格式标注信息，旨在提升智能监控系统中跌倒检测算法的准确性和鲁棒性。行人跌倒数据集采用VOC格式提供。

轻量级开放姿态的跌倒与摔倒识别-附件资源

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本资料介绍了轻量级开放姿态下的跌倒和摔倒识别技术，提供相关算法、模型及应用实例，助力智能监控系统提升安全性。跌倒识别与摔倒识别相关的资源包括使用lightweight_openpose工具进行分析。

Yolov8人体姿态数据库（站立、坐立、蹲伏、摔倒）

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本资源提供基于YOLOv8的人体姿态识别数据集，涵盖站立、坐立、蹲伏及摔倒四种状态，适用于姿势检测与异常行为分析研究。使用LabelImg建立的人体姿态数据库按照YOLOv8所需的格式进行了输出，共分为四类：sit（坐）、squat（蹲）、stand（站立）和fall（跌倒）。该数据库包含了各个姿态的多方位图片，在训练100次后模型效果良好，能够满足识别需求。我们使用的是YOLOv8n的训练权重文件，它速度最快但精度相对较低。对于计算机视觉识别领域而言，这是一个不错的选择。

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。

基于单片机的老年人跌倒检测装置

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本装置是一款专为老年人设计的安全保障设备，采用先进的单片机技术实现跌倒自动检测。当检测到老人跌倒时，该装置能立即发出警报并通知预设联系人，确保快速响应和及时救助。设计了一种基于单片机的老人跌倒检测装置，采用加速度传感器与陀螺仪采集原始信号。在数据融合过程中采用了自适应互补滤波算法，在频域角度上有效消除噪声干扰。为此设备专门开发了计算量小且高效的跌倒检测算法，并集成了GPS定位和GSM短信模块功能。实验结果表明该装置的跌倒检测算法具有较低的误判率，同时能够实现精确的位置定位服务。

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老人跌倒姿态数据。

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