跌倒检测识别Android Demo，
跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130184256
跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738
跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824
跌倒检测和识别4：C++实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250838
2023-04-26 13:48:25
50.44MB
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为了减少老年人因跌倒而造成的伤害, 及时有效地识别跌倒行为, 提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置, 采集人在运动时的加速度变化数据; 然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型 (HMM), 利用老年人活动状态相对较少的特点, 从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为; 最后计算短暂时间内的身体倾角, 检测人体躺卧姿态, 完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒, 解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题, 提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明, 该方法在有效识别跌倒行为的同时, 提高了正确率。
2023-04-01 10:06:44
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基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip
【项目介绍】
基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。
【提取训练数据】
执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。
【KNN算法对提取数据进行分类】
执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。
【检测姿态】
执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。
【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。
也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。
也可以用来学习、参考、借鉴。
2023-01-04 17:28:58
7.99MB
1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“跌倒”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:59
31.98MB
使用yolov5进行摔倒检测，文件包含项目所需的所有文件，也包括环境安装文件，包含已训练好的模型权重文件，包含官方的detect文件和自写的demo，运行demo_person_fall.py即可，可自行更改路径识别图片和视频
2022-07-13 16:08:35
210.05MB
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．
2021-12-07 20:36:24
628KB
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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
2021-04-23 18:20:36
138KB
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跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose-附件资源
2021-04-09 20:15:53
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