：基于人体姿态估计和角速度的摔倒检测

：基于人体姿态估计和角速度的摔倒检测

这个方法结合了人体姿态估计和角速度分析。通过在视频中提取人体关键点，结合关键点之间的角度变化，特别是人体上半身和下半身之间的运动，来判断是否发生摔倒。

步骤：

1. 人体姿态估计：使用深度学习模型（如 YOLOv8、OpenPose）提取人体关键点（如头部、肩膀、臀部、膝盖等）。
2. 角度变化分析：计算关键点之间的角度，尤其关注上半身和下半身的角度变化（例如，肩膀、臀部、膝盖的角度）。
3. 角速度计算：根据连续帧中的角度变化，计算角速度，如果角速度超过阈值，则可能发生摔倒。

代码实现：基于人体姿态估计和角速度的摔倒检测

解释：

1. 姿态估计：使用 YOLOv8 模型提取人体关键点，计算关键点之间的夹角（如肩膀、臀部和膝盖）。
2. 角速度计算：通过连续帧中的角度变化和时间间隔，计算角速度。如果角速度超过设定阈值，则认为摔倒发生。
3. 实时检测：通过 cv2.imshow() 显示每一帧，检测到摔倒时显示 “FALL DETECTED!”。

优点：

• 较高的准确度：基于关键点计算角度和角速度，能够准确判断摔倒。
• 实时性强：模型可以实时处理视频帧并进行判断。

总结：

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