基于yolov5的行人跌倒检测

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前言

目前，中国已进入老龄化社会，跌倒是威胁老年人身心健康的常见因素之一。随着科学技术的发展，研究人员试图使用更先进的深度卷积技术来检测行人的跌倒行为，从而尽可能减少跌倒对老年人的伤害。由于监控设备在日常生活中的广泛应用，基于计算机视觉的跌倒检测算法具有更大的研究意义和价值。然而，大多数基于计算机视觉的传统跌倒检测方法都适用于单个行人的简单场景，这很难应用于实际场景的多行人和复杂环境。本章用yolov5算法来检测行人跌倒。

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一、环境安装

yolov5环境安装网上教程挺多的，具体可以手动搜索参考一下

yolov5代码下载地址：
https://github.com/ultralytics/yolov5

二、数据集标注用labelImg工具

标注工具安装命令：

pip install labelImg

三、数据集处理

安装以下格式放，就可以代进yolov5训练啦

四、训练结果

总结

为了解决缺少多行人跌倒数据集的问题，本文通过自己拍摄跌倒视频、实际监控截取跌倒图像及网络下载的方式采集多行人跌倒图像,建立了一个具有1400张图像的多行人跌倒数据集用来训练和测试YOLOv5跌倒检测模型。