DeepFall：3D时空自动编码器，可从隐私保护摄像机中进行跌落检测 该代码由Jacob Nogas在IATSL（ ）担任UofT PEY实习生时开发，在加拿大大学健康网络KITE-Toronto Rehab科学家Shehroz Khan博士的指导下进行。 （感谢您的理解，我们无法为编程问题提供支持） 。 我们将跌倒检测问题表述为异常检测问题，因为跌倒很少发生，并且可能没有足够的数据来训练监督分类器。 为了解决隐私问题，这项工作着重于检测热像仪和深度相机的跌落。 通过训练深度时空自动编码器来检测跌倒，以最大程度地减少日常生活视频帧活动的重构误差。 假设不可见的跌倒的重建误差应该更高，如以下示例GIF所示： 代码用法： 代码库分为两个主要子集 {model} _main_ {train} {model} _main_ {test} 它将分别使用模型{model}执行培训或测试。

URFD数据集。国内下载原地址的数据集网速较慢，上传一个用到的一号摄像头的视频部分，包括30个摔倒视频序列和40个日常活动视频序列。

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

跌倒检测 跌倒检测自述文件

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。

STM32F4-Discovery 板的自由落体检测 自由落体检测驱动程序，基于中断，用于 LIS3DSH 加速度计（STM32F4-Discovery 板）。 该项目在 Miosix 内核 ( ) 上运行。 ============================ 您可以在以下 URL 中找到有关如何配置和使用内核的信息： : 测试套件位于 miosix/_tools/testsuite miosix/_tools/processes 中的流程支持模板

跌倒检测系统是一个Android应用程序，可帮助老人在突然跌倒的情况下立即提供医疗服务。 内置的移动传感器用于检测峰值和下降。 万一跌倒，需要立即帮助。.会通知最近的医院以及应用程序中添加的亲戚或重要联系人。

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

人体跌倒检测与追踪 使用Tiny-YOLO oneclass检测帧中的每个人，并使用获取骨骼姿势，然后使用模型从每个人跟踪的每30帧中预测动作。 现在支持7种动作：站立，行走，坐着，躺下，站起来，坐下，跌倒。 先决条件 这些模型需要Python> 3.6和Pytorch> 1.3.1。 对于NVIDIA jetson设备，建议使用docker容器运行项目。 建造容器 cd ${current_repository_path} ./docker/build.sh 要运行容器，请使用以下命令 ./docker/run.sh 该脚本会将工作目录安装到容器。 数据 该项目训练了一个新的Tiny-YOLO oneclass模型，以仅检测人的物体并减小模型的大小。 使用旋转增强的人员关键点数据集进行训练，以在各种角度姿势中更可靠地检测人员。 对于动作识别，使用来自跌倒检测数据集（，家庭）的数据，通

Fall_detection_by_gcn 跌倒检测演示的一些示例： 坠落事件发生后，红色矩形将闪烁。 它在gtx 1060 GPU上以6 fps的速度运行。 往前走 倒退 向左下落 向右下落 安装： 在之后，首先将openpose安装到您的计算机上。 安装 。 将“ / net”和“ Fall_detection_demo.py”复制到$ Openpose_path / python中。 python3 Fall_detection_demo.py来运行演示。