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基于YOLO算法的行人摔倒检测数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 行人摔倒检测数据集.zip
    优质
    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。
     
  • YOLO摔倒检测数据集（VOC格式）
    优质
    简介：YOLO摔倒检测数据集采用VOC格式构建，包含大量标注图像，旨在提升实时视频监控系统中对人体摔倒行为的准确识别能力。 基于目标检测的人体摔倒检测数据集包含1000多张已标注图片，并采用VOC格式存储。这些资料非常适合用来训练一个初版模型。
     
  • 行人摔倒检测与跌倒目标识别数据集
    优质
    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。
     
  • 摔倒检测的数据集-1440
    优质
    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。
     
  • IWR6843雷达的人体摔倒检测数据集
    优质
    简介：本数据集专注于使用IWR6843毫米波雷达传感器捕捉人体活动，特别聚焦于检测老年人摔倒事件。通过收集丰富的室内环境下人体移动信号，为研发高效且可靠的摔倒监测算法提供宝贵资源。 本资源为人体摔倒检测IWR6843雷达数据集。所采集的人体动作数据分为摔倒类（侧摔、前摔、后摔）和非摔倒类（坐下、行走、向前跳）。共有10名被测者参与了雷达数据的采集工作，每人每种动作进行了200次操作，总计包含12,000个动作数据。人体动作以时频谱图的形式记录（大小为128×128），并经过3×3中值滤波和SVD分解处理。数据集已经包含了分类标签，其中标签数字分别代表不同的类别：侧摔、后摔、前摔、向前跳、坐下和行走。 使用以下代码可以读取该数据： ```python dataset = np.load(./radar-dataset-medfilt-svd-channel_1.npz) radar_images_U = dataset[radar_images_U] radar_images_S = dataset[radar_images_S] radar_images_V = dataset[radar_images_V] radar_labels = dataset[radar_labels] ```
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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的老人摔倒检测算法实现与自定义数据集训练.zip
    优质
    本项目采用YOLOv5框架开发了针对老年人摔倒检测的深度学习模型，并利用自定义的数据集进行训练和优化。 使用Yolov5实现老人摔倒检测算法，支持训练自定义数据集。
     
  • 摔倒检测
    优质
    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 ```