基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录

引言

项目背景与目标

1.1 项目背景

1.2 项目目标

系统设计与架构

2.1 系统功能概述

2.2 系统架构

数据准备与处理

3.1 数据集选择与收集

3.2 数据标注

3.3 数据集划分

YOLOv5模型训练与优化

4.1 YOLOv5配置文件

4.2 安装YOLOv5并开始训练

4.3 模型评估与优化

摔倒行为识别与推理

5.1 加载模型进行推理

5.2 UI界面设计

5.3 实时检测

总结

未来展望

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引言

行人摔倒检测（Fall Detection）系统在公共安全、健康监控、智能家居等领域有着广泛的应用，尤其在老年人看护和医疗监护中至关重要。随着深度学习技术的发展，基于视频监控的自动化摔倒检测系统成为了研究热点。使用YOLO（You Only Look Once）系列模型进行目标检测，特别是YOLOv5，在实时检测和高精度任务中表现卓越。

本篇博客将详细介绍如何基于YOLOv5实现行人摔倒检测系统。系统包括数据集准备、YOLOv5模型训练、实时推理与识别、以及一个简单的UI界面实现。最后，我们将实现一个完整的行人摔倒检测系统，通过视频流或图像输入，自动检测摔倒行为，并在图像上标注摔倒位置。

项目背景与目标

1.1 项目背景

行人摔倒，尤其是老年人摔倒，是导致严重伤害和死亡的重要原因。传统的摔倒检测方法主要依赖于穿戴设备（如传感器、手环等）来监测摔倒动作，但这类方法通常不适用于没有穿戴设备的情况。基于深度学习的摔倒检测方法，尤其是利用视频监控进行实时检测&