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Yolov5用于摔倒检测的源代码。

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简介：
Yolov5跌倒检测源代码，该源代码经过大规模跌倒数据集的训练，其识别准确率已达到惊人的90%，可以直接下载后进行运行。#资源达人分享计划#，#源码类#

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  • Yolov5摔倒检测代码源码
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    本项目提供基于YOLOv5框架的摔倒检测模型源代码。通过深度学习技术实现对视频或图像中的人员摔倒行为进行高效准确地识别与报警。 Yolov5摔倒检测源码，经过大量摔倒数据集训练后，识别准确率高达90%。下载即可运行。#资源达人分享计划# #源码类#
     
  • 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。
     
  • 摔倒检测
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    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 ```
     
  • 人体摔倒检测
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    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。
     
  • 跌倒检测与识别 摔倒检测与识别
    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。）
     
  • 摔倒检测的数据集-1440
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    本数据集包含摔倒检测相关记录，总计1440条观测值，涵盖多种传感器数据及标签信息，适用于训练机器学习模型以识别和预测跌倒事件。 本数据集用于摔倒检测，采用VOC目标检测框格式的XML文件进行标注，共有1440个样本。
     
  • 基于Yolov8的摔倒检测训练权重与推理代码
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    本项目提供基于YOLOv8框架的摔倒检测模型训练及推理代码。通过优化训练参数和数据集增强技术，实现高效准确的人体姿态异常识别功能。 摔倒检测使用Yolov8的训练权重和推理代码可以直接用于判断图片中是否存在摔倒的对象。
     
  • 跌倒检测与摔倒识别 - lightweight_openpose - 附带资源
    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。
     
  • 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。