跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络（CNN）和运动历史图像（MHI）进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”（MHI）取代，可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码，train_model.py文件创建并训练模型，而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构，性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。

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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。

实时跌倒检测能为老年人和特别护理人员提供及时的帮助． 根据人体的运动学特征，提出一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒行为的实时检测算法． 该算法通过提取运动时的超重强度、持续失重时间、倾斜角度、静止时间为特征值，在 Android智能手机上使用决策树进行实时处理． 该算法对传感器的放置方位无要求，选取日常动作和与跌倒加速度特征相似的动作进行测试，该算法的平均响应时间小于 6 秒，平均准确率达到 92% ，证明了该算法的有效性．

跌倒的预防和护理PPT课件.pptx

为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助，设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术，实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采集独居老人日常活动数据，通过支持向量机算法（SVM）对数据进行处理，输出特征数据并通过GPRS将数据上传至物联网云平台，同时将跌倒信息发送给监护人手机。并对各种跌倒状况进行各50次实验，其结果表明：跌倒判断的正确率为100%；并且通过手机APP或者物联网云平台监护人可以实时查看独居老人日常活动，同时能接收跌倒消息以便及时救助。该装置可以突破距离限制，远程实时有效监护独居老人。

WiFi-移动-识别 使用 WiFi CSI 信息来识别运动