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172张精心挑选的摔倒数据集，含手工精细标注的未摔倒与摔倒类别，内有jpg图片及xml文件

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简介：
本数据集包含172张精心挑选的照片及其XML标签文件，详细区分了未摔倒和摔倒两类场景，适用于训练深度学习模型进行姿态识别和安全监控。 这套数据集包含172张精心挑选的图片，每一张都手工精细标注了未摔倒和摔倒两类标签，并附有jpg格式的图像文件和xml格式的标注文件。该数据集适用于yolov4或yolov5模型训练，经过适当训练后可以达到超过95%的准确度。

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  • 172张精心挑选的摔倒数据集，含手工精细标注的未摔倒与摔倒类别，内有jpg图片及xml文件
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    本数据集包含172张精心挑选的照片及其XML标签文件，详细区分了未摔倒和摔倒两类场景，适用于训练深度学习模型进行姿态识别和安全监控。 这套数据集包含172张精心挑选的图片，每一张都手工精细标注了未摔倒和摔倒两类标签，并附有jpg格式的图像文件和xml格式的标注文件。该数据集适用于yolov4或yolov5模型训练，经过适当训练后可以达到超过95%的准确度。
     
  • 包含4576张图片及训练好的.xml文件的摔倒数据集
    优质
    本数据集包含了4576张图像和一个预训练模型的XML文件，专为检测和识别人体摔倒事件设计，适用于机器学习与计算机视觉研究。 包含4576张摔倒数据集的图片及训练好的.xml文件，可用于训练生成智能识别摔倒的.pth模型和.h5模型。
     
  • 包含5000+图片及xml、txt标签的摔倒检测数据集
    优质
    这是一个庞大的摔倒检测数据集，内含超过5000张图片以及对应的XML和TXT格式标签文件，为研究与开发跌倒检测系统提供了宝贵资源。 提供包含5000多张图片及xml、txt标签的摔倒检测数据集，适用于YOLO等模型进行训练与检测。
     
  • 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。
     
  • 5000+图片的摔倒检测数据集，包含xml和txt标签
    优质
    这是一个包含了超过5000张图片的摔倒检测数据集，每一张图片都详细标注了XML及TXT格式的标签信息，旨在促进跌倒事件自动识别技术的发展与应用。 摔倒检测数据集包含5000多张图片及其对应的xml和txt标签文件。
     
  • 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。
     
  • 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 ```
     
  • 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。
     
  • 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。