姿态检测模型，已经训练好了，配置环境即可使用，可识别摔倒检测

URFD数据集。国内下载原地址的数据集网速较慢，上传一个用到的一号摄像头的视频部分，包括30个摔倒视频序列和40个日常活动视频序列。

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程序流程为使用python将热成像传感器回传至树莓派的数字矩阵转化为灰度图像，将灰度图像再转化为彩色热力图，通过帧插法与轮廓查找与几何约束判断人体状态。当人体姿态改变时蜂鸣器短鸣3s左右警告，站立后恢复。当人体长期摔倒至一定时间后蜂鸣器长鸣报警，硬件重启后恢复。

当今社会独居老人越来越多，老年人的监护已经成为了一个社会问题。为使独居老人在家摔倒时能够被及时发现，将对老年人的伤害减到最低，一种不受可见光影响的基于Kinect的摔倒检测方法被提出与研究。使用Kinect的深度信息去除背景，提取人物的关键点，采集大量的不同动作下的关键点运动曲线，并进行特征提取作为训练集，用SVM（支持向量机）建立了一个摔倒检测分类器。在实验中，500个摔倒动作和1 500个未摔倒动作作为训练数据，315个动作被用来作为检测数据，实验结果显示，算法的敏感度是91.4%，精确度是93.7%，由此可见这个方法对于摔倒特征有很好的分类能力和很高的辨别度。

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