yolo8+falsk摔倒检测跌倒数据集 web检测界面
包含:前后端源码+训练好的模型+标注好的数据集+模型训练记录+模型训练代码教程+详细的环境配置文档,总之运行起来的效果就是视频展示的
系统目录下附带有非常详细的环境配置运行指导pdf文件(将近30页),包含windows系统、Liunx系统、MacOS、云端服务器、树莓派、香橙派、英伟达边缘盒子…等部署教程。如果是小白也没有关系,项目附带有免环境安装包教程,免环境安装包解压后,一键启动项目,不需要环境配置,无任何技术门槛,小白也能运行起来项目。因此,担心自己跑不通项目?不存在的,程序亲测无bug,店铺售出上千单,至今无一单存在跑不通项目的情况
核心功能介绍
1、支持多种检测方式
系统支持图片检测、批量图片检测、视频检测、本地摄像头检测
1.1 图片检测:上传单张图片,返回检测结果(类别、置信度、边界框),识别到异常类目时触发弹窗提示。结果可视化:原始图与检测图双栏对比。识别后结果数据库保存、本地目录保存。
1.2 批量图片检测:支持ZIP格式图片压缩包上传检测(单包最大100MB),上传后显示实时检测进度条(0%-100%)。批量检测完成后可下载检测结果,同时本地目录冗余备份保存
1.3 视频检测: 上传视频文件(最大100MB),前端显示带检测框的标注视频,连续检测到异常时弹窗报警,数据库保存对应检测信息,本地目录保存检测后的结果视频
1.4 本地摄像头检测:一键打开本地电脑的摄像头,实时显示带检测框的检测画面,连续检测到异常时弹窗报警,数据库保存检测结果信息,本地目录保存检测后的结果视频
2.、用户权限管理
系统具备注册登录、权限管理功能,分为普通用户角色和管理员角色。用户通过用户名、密码、验证码注册、登录
管理员:管理所有用户的图片、视频、摄像头记录,包含查看与删除所有用户检测记录;管理所有用户的账号密码;调整模型的参数
普通用户:仅能访问自身检测记录,禁止操作他人数据;修改自己账号密码
3、模型参数配置
动态调整检测参数:置信度阈值(默认25%)、IOU阈值(默认45%)。
支持模型热更新,无需重启服务。
4、检测数据管理
可以历史图片、视频、摄像头检测记录进行管理。支持检测记录查询,支持按时间、类别、用户角色筛选检测记录,记录包含:检测时间、耗时、类别、置信度、操作用户等字段。
在视频、摄像头检测记录中可点击链接弹窗播放原始视频和检测后的视频。
用户可删除自身检测记录(图片、视频、摄像头等检测记录)。
数据集介绍*
行人跌倒检测 摔倒检测 跌倒目标检测数据集。数据集已经划分为训练集和验证集,其中训练集6395张图片,验证集152张图片。全部都是标标注好的!!!txt格式,包含类别标签yaml文件可直接用于模型训练。数据集亲测有效,yolo8n实测平均map50为82.3%。分为两类:stand person;fall down
技术实现
前端框架:
HTML、CSS、JS:构建动态交互页面
Layui:构建精美的UI组件(动态表格、按钮、进度条、Tab切换等前端组件)。
Socket:实现实时进度推送、报警通知、视频流传输。
后端框架:
Flask:处理HTTP请求,支持文件上传、模型推理、数据库操作。
多线程/异步任务:保障高并发场景下的稳定性(如批量处理)。
AI模型:
YOLOv8:部署于后端服务,目标检测模型
opencv:图像预处理
通信机制:
RESTful API:处理常规数据交互(增删改查)。
WebSocket:实时推送检测进度、报警信息。

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