基于Arduino，Windows 10和Microsoft Azure的跌倒检测系统
2022-11-21 01:58:28
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跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等各种数据格式转化。百度网盘链接，永久不失效。跌倒检测数据集，可用于目标检测模型训练，支持VOC，COCO，YOLO等
2022-11-13 16:30:27
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只依赖OPENCV460的跌倒检测，CPU平均时间大约30毫秒，采用YOLO FASTEST实现
2022-09-01 12:05:28
14.25MB
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复杂场景下，跌倒检测数据集。图片来源互联网，结合了多个数据集进行统一更名，重新调整标注，消除重复图片，共计6800张，标签文件为xml格式。只有fall一个标签。文档里边提供批量更名的脚本，批量修改标签名字的脚本。数据集的预处理工作不容易，花了很多的功夫精心挑选的数据。
2022-07-06 19:14:02
331.26MB
已由DK数据工作室整理好，训练集和验证集也已经划分好，接近500张照片，每张照片带有txt格式的标注，直接适用于YOLO目标检测项目
2022-07-01 17:07:39
49.42MB
DeepFall：3D时空自动编码器，可从隐私保护摄像机中进行跌落检测
该代码由Jacob Nogas在IATSL（ ）担任UofT PEY实习生时开发，在加拿大大学健康网络KITE-Toronto Rehab科学家Shehroz Khan博士的指导下进行。 （感谢您的理解，我们无法为编程问题提供支持） 。
我们将跌倒检测问题表述为异常检测问题，因为跌倒很少发生，并且可能没有足够的数据来训练监督分类器。 为了解决隐私问题，这项工作着重于检测热像仪和深度相机的跌落。 通过训练深度时空自动编码器来检测跌倒，以最大程度地减少日常生活视频帧活动的重构误差。 假设不可见的跌倒的重建误差应该更高，如以下示例GIF所示：
代码用法：
代码库分为两个主要子集
{model} _main_ {train} {model} _main_ {test}
它将分别使用模型{model}执行培训或测试。
2022-06-29 17:10:19
73.72MB
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1、yolo算法行人摔倒检测数据集，只对图像中的摔倒的行人进行了 标注，类别我为 fall，标签格式为VOC和YOLO两种格式，数据质量高，都是采集真实的各种场景的数据，使用lableimg标注软件标注，标注框质量高
2、 数量： 8500
3、可以直接用于yolo算法行人跌倒检测
2022-06-24 09:09:55
280.39MB
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
2022-06-24 09:09:50
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