基于目标检测、跟踪 的人体姿态估计 算法进行跌倒检测 ---- fall detection

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分类专栏： 人工智能系统解决方案与技术架构 AI赋能行业实战：‌最佳实践与落地案例深度解析！‌ 文章标签： 目标检测 算法 计算机视觉
于 2023-06-13 11:07:15 首次发布
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文章大纲

前序文章：

关键点跟踪

在这里插入图片描述

COCO的annotation一共有17个关节点。

分别是：“nose”,“left_eye”, “right_eye”,“left_ear”, “right_ear”,“left_shoulder”, “right_shoulder”,“left_elbow”, “right_elbow”,“left_wrist”, “right_wrist”,“left_hip”, “right_hip”,“left_knee”,

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03-10 878
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跌倒检测算法笔记
jacke121的专栏
12-21 4522
跌倒检测算法笔记
基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
babyai996的博客
01-10 1448
摘 要现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于的跌倒检测算法，主要通过对摄像头捕捉到的画面进行图像运算得到老年人的跌倒状态。本文提出的跌倒检测主要通过自带的函数库以及三帧差分算法来实现，然后通过调整老年人身体中心坐标的波动范围来判断老年人是否已经跌倒。关键词老年人，摄像头，跌倒检测，三帧间差分算法引言。
第五章 跌倒检测算法剖析（含跌到检测源码）
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这篇文章大部分是我毕业论文里面的部分，内容比较偏向理论，读起来可能不是很容易，或者不感兴趣，这也没办法，我尽量写的口语化一点了。每个东西都会要有足够的理论支撑，不然让人难以信服。文中讲了这么多，最主要的是那个算法流程图，写了这么多也是想把这个算法降低通俗易懂一点。
【毕业设计】深度学习人体跌倒检测 -yolo 机器视觉 opencv python
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08-16 6063
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于深度学习的人体跌倒检测算法研究与实现 **🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿人体跌倒是人们日常生活中常见姿态之一，且跌倒的发生具有随机、难以预测的特点；...
Fall-detection
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a very simple Fall-detection（摔倒/跌倒检测）using yolo2 项目地址：https://github.com/qiaoguan/Fall-detection Fall-detection（摔倒/跌倒检测） Fall-detection（摔倒/跌倒检测）in the room this fall-detection is based ondarknet....
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fall-detect-track项目正是专注于这一领域的研究，通过骨架提取和目标跟踪技术，实现了高效准确的行人跌倒事件检测。下面，我们将详细探讨这一项目的核心技术和实现方法。 首先，我们要理解的是目标检测的基础。在...
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人体跌到检测
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基于matlab的人体跌到检测，图像处理，模式识别，机器视觉
跌倒检测 跌倒识别 摔倒识别 摔倒检测
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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jia deeplearning_gogogo 话不多说上图 在这里插入图片描述 作者：A.FaceRec
HumanFallDetection: 基于深度学习的实时多人多摄像头跌倒检测系统
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HumanFallDetection系统通过结合最新的计算机视觉和深度学习技术,实现了实时、准确的多人多摄像头跌倒检测。该系统在老年人护理、公共安全等领域具有重要的应用价值。引入3D姿态估计,提高检测的准确性。结合声音等多模态信息,增强系统的鲁棒性。开发轻量级模型,适应边缘计算设备。探索无监督学习方法,减少对标注数据的依赖。将系统与智能家居、可穿戴设备等结合,实现更全面的健康监护。总之,随着人工智能技术的不断发展,基于计算机视觉的智能监控系统将在保障人类健康和安全方面发挥越来越重要的作用。
基于人体姿态的跌倒检测
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在智能视频监控技术领域中，对于行人摔倒的检测是计算机视觉的难点问题。在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全，最大程度地降低突发事件所带来的危害。​ 跌倒检测 它需要根据头部和腿部位置标记的不同来确定跌倒。 通过在屏幕上显示文本来指示跌倒。虽然，如果我们有足够的数据以及我们可以在整个视频或实时网络摄像头上对其进行测试。 实时推断过程 ...
行为识别：行人跌倒检测（含源码）
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本文抛砖引玉为大家提供一个行为识别的案例，大家也可以根据该方法实现更多任务，也可以提供一些改进的方法。主要检测7类行为：Standing，Walking，Sitting，Lying Down，Stand up，Sit down，Fall Down。YOLOv3-tiny用于行人检测，DeepSort用于行人跟踪，ST-GCN用于行为检测。 YOLO系列在笔者之前博客有讲解，DeepSort也比较常见，本文主要讲一下ST-GCN方法。...
有关摔倒检测数据集（fall detection databases）
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近期学习摔倒检测，接触摔倒数据集，自学笔记，仅用作个人复习。 Bogdan Kwolek，Michal Kepski，使用深度地图和无线加速度计的嵌入式平台上的人类坠落检测，生物医学中的计算机方法和程序，第117卷，第3期，2014年12月，第489-501页，ISSN 0169-2607 跌倒 / 摔倒检测数据集 the UR fall detection dataset (URFD) the fall detection dataset (FDD) UR Fall Detection Datas
跌倒检测_使用姿势估计的跌倒检测
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跌倒检测Fall detection has become an important stepping stone in the research of action recognition — which is to train an AI to classify general actions such as walking and sitting down. What humans inte...
【手把手教学】人员跌倒检测系统（源码＆部署教程）
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### YOLO-World Model Implementation and Usage The YOLO (You Only Look Once) series has seen significant development over the years, with various versions offering improvements in speed, accuracy, or ease of deployment. The term "YOLO-World" does not directly correspond to an official version within the Ultralytics suite but can be understood as a comprehensive approach encompassing multiple functionalities provided by the latest models such as YOLOv8. For implementing and using what might be referred to as a "YOLO-World" model from Ultralytics: #### Installation To begin working with any recent YOLO variant including those that could fall under a broad interpretation of "YOLO-World", installation via pip is straightforward: ```bash pip install ultralytics ``` This command installs all necessary dependencies required for running training scripts and inference pipelines[^1]. #### Training Custom Datasets When preparing custom datasets for use with these models, labeling tools like `Yolo_mark` are invaluable resources. This tool allows users to annotate bounding boxes around objects present in images efficiently while also supporting generation of appropriate annotation files compatible with YOLO formats[^2]: ```python from yolo import YOLO # Initialize YOLO instance model = YOLO('path/to/custom.yaml') # Train on custom data results = model.train(data='custom_data', epochs=100, imgsz=640) ``` Incorporating advanced features during training—such as mosaic augmentation which enhances diversity among training samples without requiring additional memory overhead—is achieved through specific parameters passed into dataloader configurations[^3]: ```python import torch from yolov8.utils.datasets import LoadImagesAndLabels dataset = LoadImagesAndLabels( path='./data', augment=True, rect=False, cache_images=False, single_cls=False, pad=0.5, image_weights=False, prefix='', show_train_data=True, mosaic=True, random_padding=True, output_width=608 ) for i, batch in enumerate(dataset): pass # Process batches here... ``` #### Inference Using Pre-trained Models Deploying pre-trained weights simplifies transitioning between research prototypes and production environments significantly. For example, deploying YOLOv8-based architectures involves loading pretrained checkpoints followed by performing predictions against new inputs: ```python from pathlib import Path from PIL import Image from ultralytics.yolo.engine.model import YOLO weights_path = 'pretrained/yolov8.pt' image_paths = ['test_image.jpg'] # Create a new YOLO object based off our chosen architecture/weight set. detector = YOLO(weights_path) # Perform detection across one or more input images. detections = detector.predict(image_paths=image_paths, save_txt=True, conf_threshold=0.7) for result in detections: print(f'Detected {len(result)} items.') for *xyxy, conf, cls in reversed(result.xyxy): label = f'{cls} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im, color=(0, 255, 0), label=label, line_thickness=3) Image.fromarray(im).save(Path(image_paths[0]).stem + '_annotated.png') ```
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