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

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

UMAFall：跌倒检测数据集(19组移动痕迹）.zip

行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧。行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片吧行人跌倒检测数据集，大概1500张图片

基于深度学习的视频中人物跌倒检测系统

1、yolov5行人摔倒检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的行人摔倒检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张行人摔倒检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5行人摔倒检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的行人摔倒检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张行人摔倒检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、yolov3行人跌倒检测，包含yolov3训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在行人跌倒数据集中训练得到的权重，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码，可以和YOLOv5共用一个环境，配置好环境就可以加载已经训练好的模型直接进行测试，得出结果

欢迎来到重力计划！ 我们正在研究计算机科学@NTNU，并且正在为SINTEF做一个项目，这是我们的最终学士学位项目。 该项目的主要目标是使用Android手机和手表制作跌倒检测系统。 我们将尝试使用两个设备中的加速度计和其他传感器来使检测更加可靠。 其他目标包括使用多种算法并完善检测系统。 请阅读以获取我们的技术用户手册。 整个项目都是开源的。 该代码是根据获得 Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with this work for additional information regarding copyright ownership. The ASF l

BeSafeBox-跌倒检测Android应用 BeSafeBox是一个跌倒检测Android应用程序。 使用一个按钮，您可以启动后台服务，该服务将跟踪您的活动-加速度计数据。 如果您倒塌/掉落在地面上，模型将随后检测到撞击和不活动。 如果识别到跌倒，则会触发警报。 它会尝试吸引周围的希望，希望有人会注意到您可能需要帮助。 您可以使用解锁的屏幕自行呼叫帮助或消除警报。 急救人员也可以使用您的电话联系紧急服务，因为它会覆盖屏幕锁定并向拨号器显示紧急按钮。 如果没有人响应警报，则该应用程序会在60秒钟后发送短信和邮件给紧急联系人，并提供坐标和格式化的Google地图链接，这些链接从GPS到您的位置。 为了提高可靠性，应将电话放在裤子的口袋里。 该应用程序易于使用，只需单击一个按钮。 :old_woman: :old_man: 关于实施 BeSafeBox使用根据碰撞事件的加速度计算得出的精选数学特征。 然后将这些功能传递给