1、YOLO行人跌倒检测数据集，7500多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOL摔倒的行人识别，可以区分和识别到跌倒的行人和正常的行人，数据场景丰富，类别名为跌倒fall和正常状态的行人person，一共两个类别 2、数量：7500 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

本街道行人检测数据集共173张

行人检测数据集特征svm模型

行人检测的数据集.zip

【目标跟踪】基于帧差法结合卡尔曼滤波实现行人姿态识别附matlab代码

C51入门小项目——双向路口交通信号灯（蜂鸣器提醒行人+数码管倒计时）博客对应源码及仿真电路

街上的路人，符合训练模型，与实际生活中的人无异，无摆拍。

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针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题，提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础，利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先，在低尺度空间利用主方向模板（DOT）特征和随机森林算法训练行人的全局分类器，第一层检测在低尺度空间中进行，找到行人的候选区域；然后，在高尺度空间提取图像块集合，基于部件随机森林训练行人的局部外观和几何约束模型；最后，基于上层的候选区域，在高尺度空间利用霍夫投票进行第二层精确检测。实验结果表明，该方法有更低的时间复杂度，并提升了行人检测的准确率，全局信息和局部信息的层次融合，能有效解决快速、准确的行人检测问题。

SSD方法只检测行人，模型比较少，速度很快，大家可以看看效果