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轻量级开放姿态的跌倒与摔倒识别-附件资源

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。）
     
  • 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。
     
  • 跌倒检测与识别4：用C++实现的实时跌倒检测(附源码).txt
    优质
    本文档介绍了一种基于C++编程语言实现的实时跌倒检测系统。该系统能够有效识别老年人或行动不便者可能发生的跌倒事故，提供及时的安全保障，并附有完整代码供读者参考和实践。 跌倒检测与识别包括以下内容： 1. 提供了一个包含下载链接的跌倒检测数据集。 2. 使用YOLOv5实现跌倒检测，并提供了相关的训练代码以及数据集。 3. 在Android平台上实现了实时跌倒检测功能，附带源码。 4. 通过C++语言开发了实时跌倒检测系统，同样提供完整的源代码。
     
  • 跌倒检测与识别基于Yolov5
    优质
    本研究采用YOLOv5框架进行跌倒检测与识别，旨在提升算法精度及实时性，为老人看护、运动安全等领域提供有效技术支撑。 使用Yolov5进行摔倒检测的文件包含了项目所需的所有内容，包括环境安装文件、已训练好的模型权重文件以及官方的detect文件和自写的demo。运行demo_person_fall.py即可开始识别图片或视频，并可根据需要自行更改路径。
     
  • Android跌倒检测识别Demo.zip
    优质
    本Demo为一款基于Android系统的跌倒检测应用，通过内置算法实时监测用户状态，在发生意外跌倒时自动发出警报并通知预设联系人，保障个人安全。 跌倒检测识别Android Demo包括以下内容： 1. 跌倒检测数据集。 2. 使用YOLOv5实现的跌倒检测方法，并包含相关训练代码。 3. 在Android设备上实现实时跌倒检测的功能，提供源码支持。 4. C++版本的实时跌倒检测实现，同样提供了源码。
     
  • 基于YoloV8的姿态检测：坐立和跌倒动作的评估（附源码）
    优质
    本项目采用YoloV8模型实现姿态检测，专注于识别坐立与跌倒等关键动作。提供详细代码以供研究及应用开发参考。 目标检测模型的典型代表包括YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想，在输入图像的多个位置直接预测出区域框坐标和物体类别，具有快速识别速度，并且与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基于yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒和坐姿的姿态估计。
     
  • 基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测摔倒识别源码及数据集（毕业设计）.zip
    优质
    本资源包含基于YOLOv5和OpenPose的人体姿态检测算法实现，用于自动识别人体摔倒事件。适用于计算机视觉领域的研究和毕业设计项目，提供完整源代码与相关数据集。 该项目是基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测系统实现摔倒检测的个人高分毕业设计项目源码，并已通过导师指导认可并严格调试确保可以运行。如果需要进行其他姿势的检测，可按照以下步骤操作： 1. 收集相关图片数据。 2. 运行runOpenpose.py文件以获取人体关键点图。 3. 将这些关键点图像根据需求分类放置在data/train和 data/test目录下。 4. 最后运行action_detect/train.py进行训练。 下载并使用时请放心，源码与全部所需数据均已包含。