跌倒检测 本项目使用OpenVINO工具箱的人体姿势预训练模型进行跌倒检测 检测原理 使用opencv从摄像头，视频文件读取每个帧视频，并判断头，任意，肩膀的位置 对比每一帧视频，当发现位置为水平时判定为跌倒 将确定跌倒的视频帧标注，并显示或输出为视频 使用docker编译规范 docker build -t falldetect . docker run -it --rm -v "$PWD:/app" falldetect 运行 # 首先初始化环境 cd /opt/intel/openvino source bin/setupvars.sh # 确认环境变量已经设置了 openvino 路径 echo $PYTHONPATH # 执行代码 cd /app python3 fall_detection.py -i example/demo.mp4

设计了一种基于单片机的老人跌倒检测装置，采用加速度、陀螺仪传感器采集原始信号。在进行数据融合时采用自适应互补滤波算法，从频域角度消除噪声。针对该装置设计了一种计算量小的跌倒检测算法，并且加入了GPS定位装置和GSM短信模块。实验证明该跌倒检测算法计算量小、误判率低，并且能够实现精准定位。

跌倒检测：来自CCTV摄像机供稿的人跌倒检测

前言 　　人们在跌倒后会面临双重危险。显而易见的是跌倒本身可能对人体产生伤害；另外，如果跌倒后不能得到及时的救助，可能会使结果更加恶化。例如，许多老年人由于其身体比较虚弱，自理能力和自我保护能力下降，常常会发生意外跌倒，如果得不到及时的救助，这种跌倒可能会导致非常严重的后果。有资料显示，很多严重的后果并不是由于跌倒直接造成的，而是由于跌倒后，未得到及时的处理和救护。当出现跌倒情况时，如果能够及时地通知到救助人员，将会大大地减轻由于跌倒而造成的危害。 　　不仅是对老人，在很多其他情况下，跌倒的报警也是非常有帮助的，尤其是从比较高的地方跌倒下来的时候。比如人们在登山，建筑，擦窗户，刷油漆和修理

为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全，最大程度地降低突发事件所带来的危害。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow13.1 Python3.6 cuda10 里面的word文档有详细介绍。 源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link word文档有详细的配置说明下载后有问题加q 568897492

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利用基于ATmega328P单片机的Arduino Uno硬件平台、三轴加速度传感器ADXL345和集成GPS导航技术的四频GSM/GPRS模块SIM908，设计一种老年人跌倒检测报警系统。传感器采集的人体三轴加速度值通过I2C总线传输到单片机进行处理，通过提取人体跌倒过程的特征值设计跌倒检测算法。

 设计了一种基于GSM 的远程医疗呼救系统。该系统以电子血压计监测用户的生命体征、以加速度传感器进行跌倒识别，利用GSM 无线通信模块进行医疗呼救和数据传输。该系统具有携带方便、可靠性高、传输距离远的优点。实际应用表明，该系统能够在一定程度上解决空巢老人的医疗救助问题。

为了减少因跌倒后救治不及时给老人身心带来的伤害，文中提出了一种基于Android手机多传感器的跌倒检测方法。利用三轴加速度传感器和气压计，检测跌倒时加速度和海拔高度的变化特征，实现跌倒判定。同时考虑到不同体格特征的人群身高、体重、年龄等的差异，文中引入了合理的阈值调节机制。并且，文中基于此方法在Android智能手机平台上设计实现了跌倒检测系统，实验结果表明该系统的检测准确率86%。