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文章目录
- 一项目简介
- 二、功能
- 三、系统
- 四. 总结
一项目简介
系统设计概述:
- 传感器采集:通过在场景中布置摄像头或红外传感器等设备,采集人体姿态数据,包括人体位置、姿态、运动轨迹等信息。
- 数据预处理:对采集到的数据进行预处理,包括图像增强、数据归一化等操作,以提高模型的鲁棒性和准确性。
- Yolov5模型训练:使用经过标注的人体姿态数据集对Yolov5模型进行训练,使其能够识别不同姿态和动作的人体。
- 姿态检测与识别:在实时视频流中应用Yolov5模型进行姿态检测和识别,将检测结果与预设阈值进行比较,判断是否存在摔倒事件。
- 报警系统:根据检测结果触发报警系统,如语音报警、短信报警等,提醒相关人员注意并采取相应措施。
系统优势:
- 实时性:通过实时采集和处理数据,可以快速检测到摔倒事件并触发报警系统。
- 高精度:利用深度学习技术,Yolov5模型具有较高的姿态识别准确率,能够准确检测出人体姿态变化。
- 自动化:无需人工干预,系统能够自动检测并报警,提高工作效率和安全性。
系统应用场景:
- 公共场所:在公共场所如公园、广场、商场等地方部署摄像头或红外传感器,实时监测人群动态,及时发现摔倒事件并报警。
- 老年人看护:在老年人居住的区域安装摄像头或传感器,监测老年人姿态变化,及时发现摔倒事件并报警,保障老年人的安全。
- 残疾人看护:对于肢体残障人士,系统可以帮助监测其运动状态,防止摔倒或跌落事件的发生。
总之,基于Yolov5的人体姿态摔倒识别报警系统具有实时性、高精度和自动化等优势,可以广泛应用于公共场所、老年人看护和残疾人看护等领域,为人们的生活和安全提供有力保障。
二、功能
环境:Python3.9、OpenCV4.7、torch2.0.0、PyCharm
简介:深度学习之基于Yolov5人体姿态摔倒识别分析报警系统(GUI界面)
[1]可检测图片,视频,以及摄像头实时检测
[2]对摔倒行为具有报警提醒功能
[3]具有可视化界面,并附带登录注册功能
三、系统
四. 总结
深度学习在人体姿态识别领域已经取得了显著的进展,其中Yolov5是一种基于深度神经网络的人体姿态识别模型。针对人体姿态摔倒识别问题,可以利用Yolov5进行模型训练和算法优化,设计一套报警系统来检测摔倒事件并进行报警。