跌倒检测系统是一种智能监测装置,利用传感器技术与算法分析使用者的动作和状态,在老年人或行动不便者发生意外跌倒时自动发出警报并通知紧急联系人,确保及时获得援助。
人体跌倒检测与追踪系统采用Tiny-YOLO oneclass模型在每一帧图像中识别每个人,并利用骨骼姿势获取技术来跟踪动作。该系统能够预测七种不同的动作:站立、行走、坐下、躺下、站起、坐立和跌倒。
为了运行该项目,需要安装Python 3.6以上版本以及Pytorch 1.3.1或更高版本的软件环境。对于NVIDIA Jetson设备用户,建议使用Docker容器来部署项目以确保最佳性能与兼容性。具体操作步骤如下:
- 构建容器:在当前项目的文件夹中执行`cd ${current_repository_path}`和`./docker/build.sh`
- 运行容器:运行命令 `./docker/run.sh`, 该脚本会将工作目录安装到Docker容器内。
该项目训练了一个新的Tiny-YOLO oneclass模型,专门用于检测人体,并且通过减小模型大小来提高效率。此模型使用了增强过的人员关键点数据集进行训练,在各种角度和姿势下都能可靠地识别出人形目标。动作识别方面则利用跌倒检测数据集中的信息来进行优化与改进。
以上就是关于该项目的主要技术细节介绍,希望能对您有所帮助!