基于Arduino，Windows 10和Microsoft Azure的跌倒检测系统

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

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

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UMAFall：跌倒检测数据集(19组移动痕迹）.7z

使用yolov5进行摔倒检测，文件包含项目所需的所有文件，也包括环境安装文件，包含已训练好的模型权重文件，包含官方的detect文件和自写的demo，运行demo_person_fall.py即可，可自行更改路径识别图片和视频

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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。

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

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。