基于深度学习的行人摔倒与预测系统

前言摔倒检测技术在建筑智能化中具有重要意义它可以提高居住环境的安全性降低因跌倒带来的死亡风险及恢复后的潜在风险同时还可以为医护人员、家庭和公共场所管理者提供有效的 监测手段。随着摄像头等监控设备的普及和计算机视觉技术的成熟基于视频的跌倒检测方法成为了更好的选择该方法对老年人的入侵性较低且在实际部署中花费的成本也较低。因此本文提出了一种更加高效和更轻量的 YOLOv8模型将其用于跌倒检测。使用Python语言实现了系统对跌倒检测模型的快速选择、相关阈值的调节、跌倒人数的检测等功能并且使用 Pyside6框架搭建了跌倒行为检测系统的图形化界面提升了系统操作的便捷性。详细视频演示文章底部名片联系我看更详细的演示视频一、项目介绍摔倒检测技术在建筑智能化中具有重要意义它可以提高居住环境的安全性降低因跌倒带来的死亡风险及恢复后的潜在风险同时还可以为医护人员、家庭和公共场所管理者提供有效的监测手段。随着摄像头等监控设备的普及和计算机视觉技术的成熟基于视频的跌倒检测方法成为了更好的选择该方法对老年人的入侵性较低且在实际部署中花费的成本也较低。因此本文提出了一种更加高效和更轻量的 YOLOv8模型将其用于跌倒检测。使用Python 语言实现了系统对跌倒检测模型的快速选择、相关阈值的调节、跌倒人数的检测等功能并且使用 Pyside6框架搭建了跌倒行为检测系统的图形化界面提升了系统操作的便捷性。二、功能介绍基于深度学习的行人摔倒检测与预警系统能够实时监测环境中的行人摔倒行为并提供预警提示。要求1.通过优化模型架构和算法提高行人摔倒检测的准确率和鲁棒性。2.系统能够适应不同摄像机视角、光照条件和遮挡情况。三、核心代码部分代码四、效果图五、文章目录五、文章目录目 录1 绪 论 11.1 选题的背景 11.2 国内外研究现状 11.3 选题的目的和意义 11.4主要研究内容 32 相关技术介绍 52.1 卷积神经网络 52.2 系统开发相关技术 93 数据获取及预处理 143.1 数据集的获取及简介 143.2 数据预处理 174 模型训练与评估 184.1 模型选择 143.2 模型训练 174.3 模型评估 175 模型优化 185.1 优化器选择 145.2 效果对比分析 176 系统部署 196.1 需求分析 146.2 系统设计与实现 176.3 系统测试 177 总结与展望 297.1 总结 297.2 展望 29参考文献 30致 谢 33六 、源码获取六 、源码获取下方名片联系我即可大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式