跌倒数据集，PNG图片格式。

采用SSD跌倒检测，CPU每帧速率90MS，以前需要180MS每帧，改进比较大，可以参考

通过视频去见检测判断什么时候跌倒，作出预警。。 matlab编写。。

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

跌倒检测 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 使用opencv从摄像头，视频文件读取每个帧视频，并判断头，任意，肩膀的位置 对比每一帧视频，当发现位置为水平时判定为跌倒 将确定跌倒的视频帧标注，并显示或输出为视频 使用docker编译规范 docker build -t falldetect . docker run -it --rm -v "$PWD:/app" falldetect 运行 # 首先初始化环境 cd /opt/intel/openvino source bin/setupvars.sh # 确认环境变量已经设置了 openvino 路径 echo $PYTHONPATH # 执行代码 cd /app python3 fall_detection.py -i example/demo.mp4

设计了一种基于单片机的老人跌倒检测装置，采用加速度、陀螺仪传感器采集原始信号。在进行数据融合时采用自适应互补滤波算法，从频域角度消除噪声。针对该装置设计了一种计算量小的跌倒检测算法，并且加入了GPS定位装置和GSM短信模块。实验证明该跌倒检测算法计算量小、误判率低，并且能够实现精准定位。

跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose-附件资源

针对老年人的摔倒行为进行智能监测识别，通过多重算法和指标判断是否发生跌倒，在监测到摔倒后，首先进行手机铃声预警，30秒后如果用户未干预预警，应用在获取老人跌倒位置后，通过短信将老人跌倒情况和定位信息发给应用设定的紧急联系人，便于紧急联系人及时了解跌倒人位置，并进行联系处理。

跌倒检测：来自CCTV摄像机供稿的人跌倒检测

MATLAB人体姿态识别[卡尔曼，GUI，行走+站立+伸腰，定位，质心],在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。