基于加速度的跌倒检测 基于加速度的跌倒检测

人体姿态估计目前最为广泛的应用是在智能监控中.随 着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,智能监控 系统的应用领域在不断扩大.智能监控与普通监控的区别主 要在于其将人体姿态估计算法、判断监控画面场景中的人体姿态,提取其中的关键信 息,当出现异常行为时及时向用户发出提示. 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34351067/article/details/124258600 本源码主要识别多人(最多5人).的异常行为：打架和摔倒，走动，站立。本源码可以在限时免费的云gpu上运行调试，也可以本地电脑运行，支持自建数据集和动作检测训练。售后可以发私信， 或者加qq 568897492

跌倒检测，YOLO4和YOLOfastest两种方法，一种快（CPU20毫秒）完全达到了实时检测，一种准（CPU200毫秒，但是飞常准），由于只是PYTHON写，只需要依赖OPENCV，以后打算用C++改写。详情请看说明里面的算法流程

保证良心，4000张训练集数据+1000张验证集数据，分为Up,Down,Squat三种姿态。一共5000个图像数据集，比那些动辄100块的数据集又没几张图片来的好。VOC验证集中缺少200张左右，可以自己从YOLO格式转过来，YOLO数据格式是全的。有些图片中没有人体目标,所以label文件会比训练集和验证集少几张是正常情况。

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matlab的代码在相机上实现跌倒检测 作者 陈泽宇 前言 该项目是ECE 6258的最终项目。 编码中有几个部分相机校准基于C ++。 距离基于MATLAB。预处理基于Python 2.7。 检测系统基于Python 2.7。 openpose基于C ++和caffe。 如果您仅使用视频模式，则不需要openpose，因为我们提供了供您实施的测试集。 相机校准 要运行此部分，建议使用cmake。 编译并运行： $ cmake . $ make $ ./camera 提供的输入图像位于test_image目录中。 前处理 预处理包括增强和背景扣除。 脚本有两个版本。 一种是一种文件处理，另一种是bach处理。 要运行批处理，请创建一个名为video的目录，然后将所有视频放入该目录。 检测系统 跑步 $ python falldetect2.5.py 要仅在视频模式下运行，只需将提供的输入目录放入“检测”目录，然后为系统设置视频目录。 当检测到跌倒时，系统将发送电子邮件到目标地址。 默认目标电子邮件为。 用户还可以更改电子邮件地址。 如果要运行实时版本，则需要几个软件包：CUDA 8（仅

YOLOv5开源代码，可以做目标检测，作为目前YOLO最新的技术，他的速度很快

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matlab跌倒监控代码团队：发条萝卜小组成员姓名： Teng Xiong、Layal Abdeljawad、Kaylie Thomas 课程和季度：工程 114 冬季 2018 日期： 2018 年 3 月 20 日修订版： 1.0 版 问题陈述 对于 2017 年秋季 ENGR 101 的最后一个项目，学生们面临的挑战是创造一种能够在保持在课程范围内（大约 3 英尺宽）的同时行驶最远距离的车辆。 这是一个相当新的期末项目想法，所以学生们相互竞争的唯一方法就是看谁的车能走得最远。 工程系希望为学生开辟其他可衡量的竞赛方式，因此我们的团队 Clockwork Radishes 开发了一种方法，可以在 3 英尺的距离内测量每辆车的时间和速度。 我们知道，如果我们可以在较小的规模（3 英尺距离）上执行此操作，那么它应该通过扩大展台的距离和宽度来在更大的范围内工作。 我们想通过建造一个支架来实现这一点，该支架可放置两个相距 3 英尺的光电门和两个激光指示器。 它将测量车辆通过两个激光所需的时间，并计算项目允许的三个试验的速度。 每次试验的时间和速度将显示在 MATLAB 屏幕上的表格中。 硬