基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

引言

随着人口老龄化的加剧，老年人的安全问题日益引起重视，跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度，行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。

目录

引言

系统设计概述

数据集准备

数据集选择

数据预处理

data.yaml文件

模型选择与训练

YOLOv5介绍

模型训练步骤

用户界面设计

使用PyQt5构建UI

安装PyQt5

代码实现

完整代码实现

结果展示

性能评估

未来工作

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系统设计概述

行人跌倒检测系统主要包括以下几个模块：

1. 数据收集与处理：收集包含行人跌倒行为的视频数据，并进行标注。
2. 模型训练：使用YOLOv5训练模型，以检测视频中的跌倒行为。
3. 用户界面设计：构建一个用户友好的界面，实时显示摄像头捕获的视频和检测结果。
4. 系统评估：通过测试视频评估系统的准确性和实时性。

数据集准备

数据集选择

为了构建有效的行人跌倒检测系统，我们需要一个包含行人跌倒行为的视频数据