使用姿势估计进行跌倒检测 介绍 基于跌倒检测模型 PyPI库： ：//pypi.org/project/openpifpaf/ 该检测可以在GPU和CPU上，多个视频，RTSP流以及网络摄像头/ USB摄像机上运行。 与大多数适用于单个大对象的开源跌倒检测模型不同，此改进的模型集成了一个人员跟踪器，该跟踪器可以检测多于一个人的场景中的跌倒。 示范影片 视频学分：50种跌落方法（），在单个NVIDIA Quadro P1000上运行 测试结果 UR跌落检测数据集（ ），已在两台NVIDIA Quadro GV100上进行了测试。 精度：100％ 召回率：83.33％ F1得分：90.91％ 注意：由于缺少可用的数据集，因此未测试误报和真否定。 环境 Ubuntu 18.04 x86_64 的Python 3.7.6 水蟒3 CUDA 10.2 用法 设置Conda环境

跌倒检测数据集，收集包含1400+跌倒人群图片，可直接用于训练跌倒检测

【图像识别】基于帧差法跌倒检测matlab源码.md

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坠落 基于Arduino的室内跌倒检测和用户定位系统

Python实现基于SVM和背景减除法的跌倒识别算法

采用SSD跌倒检测，CPU每帧速率90MS，以前需要180MS每帧，改进比较大，可以参考

通过视频去见检测判断什么时候跌倒，作出预警。。 matlab编写。。

深度学习目标检测 端到端识别 自建数据集 效果很棒 源码交流jia deeplearning_gogogo 话不多说上图 在这里插入图片描述 作者：A.FaceRec