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基于Yolov5的老人摔倒检测算法实现与自定义数据集训练.zip

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简介：
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。

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  • 基于Yolov5的老人摔倒检测算法实现与自定义数据集训练.zip
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    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。
     
  • 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
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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。
     
  • 使用Yolov5进行目标检测并训练自定义数据集
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    本项目采用YOLOv5框架，致力于实现高效精准的目标检测任务，并通过训练特定领域的自定义数据集，提升模型在实际应用场景中的适应性和性能。 Yolov5实现目标检测包括整个训练流程的亲测步骤。在代码配置好所需的cuda、torch等环境后，可以直接运行，或者按照训练流程重新训练和测试自己的数据集，包教会。
     
  • 人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip
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    本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。
     
  • 基于PyTorch的UNet_Demo实现与自定义数据集训练.docx
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    本文档详细介绍了使用PyTorch框架实现UNet模型的过程，并提供了针对自定义数据集进行训练和调整的具体方法。 基于PyTorch的UNet分割网络示例实现及使用自定义数据集进行训练的方法。此外还包括了对常见错误分析的内容。参考了一些前辈的工作成果。
     
  • 基于YOLOv5的车辆检测实现（附数据集与训练代码）
    优质
    本项目采用YOLOv5框架进行车辆目标检测，包含详尽的数据集及训练代码，旨在提供一个高效、准确的目标检测解决方案。 YOLOv5实现车辆检测包括了使用特定的车辆检测数据集以及编写训练代码。相关细节可以在博客文章《128099672》中找到，其中详细介绍了如何利用YOLOv5进行高效的车辆识别工作。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。