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【主要内容】：跌倒检测数据集包含 Annotations 、images 、labels，收集包含1400+跌倒人群图片，可直接用于训练跌倒检测 【适合人群】 人工智能 深度学习 【质量保障】任何问题私信我

跌倒检测数据集，收集包含7000+跌倒人群图片，可直接用于训练跌倒检测。

一些MATLAB实例，包括使用直方图优化、形态学、Houngh变化、小波技术、霍夫曼等的一些范例，有30多个，仅供学习。

老人肌电采集和跌倒动作识别概述: 设计表面肌电信号电路采集人体腿上的表面肌电信号，再配合压力传感器采集足底压力信号，STM32处理器实现信号转换和信号处理，绘制表面肌电图(sEMG)和压力信号图，通过特征提取、模式识别等方法，判别人体的简单动作并做跌倒动作识别，将跌倒检测结果通过蓝牙发送至手机端，手机客户端报警提示。 足底压力模块: 足底压力TFT显示: 手机客户端报警:

人类跌倒检测 我们通过支持多相机和多人跟踪以及长时记忆（LSTM）神经网络来预测两个类别，从而增加了人体姿势估计（openpifpaf库），以预测两个类别：“跌倒”或“不跌倒”。 从这些姿势中，我们提取了LSTM分类器处理的五个时空特征。 设置 pip install -r requirements.txt 用法 python3 fall_detector.py 争论 描述 默认 num_cams 要处理的摄像机/视频数量 1个 视频 视频文件的路径（无从摄像机捕获实时视频的路径） 对于单个视频跌倒检测（-​​-num_cams = 1），将视频另存为abc.xyz并设置--video = abc.xyz 对于2个视频跌落检测（--num_cams = 2），将您的视频另存为abc1.xyz和abc2.xyz并设置--video = abc.xyz 没有任何 save_output

采用随机森林算法实现跌倒检测，调节参数，采用GridSearchCV寻找最佳参数

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

针对一些老年人在行走或站立时突发跌倒的情况，开发了一种跌倒检测装置。通过这种检测装置，在老年人跌倒触地前发出电信号触发穿戴式气囊保护装置开关快速充气，以保护要着地的人体部位。研究主要基于ADXL345三轴加速度计构建一单片机系统，通过理论分析、算法研究及实验研究等实现了该检测装置的功能。实验结果表明：该系统灵敏、可靠，可以在人体跌倒0.15 s内发出警报信号，并为穿戴式气体保护装置提供准确的触发信号。