基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测

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9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】

二、机器学习实战专栏【链接】,已更新31期,欢迎关注,持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】

《------正文------》

基本功能演示

基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第1张图片

摘要:跌倒是一种常见的意外事件,尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说,跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此,及时准确地检测跌倒事件,对于保护人们的生命安全,提供紧急救助,减少伤害程度至关重要。本文基于YOLOv8深度学习框架训练一个进行跌倒目标检测的模型,开发了一款行人跌到检测系统。并结合pythonPyQT5实现了UI界面,更方便进行功能的展示。该软件支持图片视频以及摄像头进行跌倒目标检测,并保存跌倒检测结果;。本文提供了完整的Python代码和使用教程,给感兴趣的小伙伴参考学习,完整的代码资源文件获取方式见文末

文章目录

  • 基本功能演示
  • 前言
  • 一、软件核心功能介绍及效果演示
    • 软件主要功能
    • (1)图片检测演示
    • (2)视频检测演示
    • (3)摄像头检测演示
    • (4)保存图片与视频检测结果
  • 二、模型的训练、评估与推理
    • 1.YOLOv8的基本原理
    • 2. 数据集准备与训练
    • 3. 训练结果评估
    • 4. 检测结果识别
  • 【获取方式】
  • 结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取


前言

跌倒是一种常见的意外事件,尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说,跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此,及时准确地检测跌倒事件,对于保护人们的生命安全,提供紧急救助,减少伤害程度至关重要。因此,跌倒检测在各个领域都有广泛的应用前景,对于提高人们的生活质量和安全保障具有重要意义。
跌倒检测的典型应用场景如下:

  • 智能家居安全系统:在家庭环境中,尤其是对于有老年人或儿童的家庭,跌倒检测可以集成到智能家居安全系统中。通过监控摄像头或传感器,系统可以实时检测家庭成员是否发生跌倒,并及时触发警报或通知相关人员,以便提供及时的救助。
  • 公共场所监控:在公共场所如商场、车站、公园等,人流量大且情况复杂,跌倒事件时有发生。通过安装跌倒检测系统,可以实时监控公共区域,及时发现跌倒事件,并采取相应措施保障人员的安全。
  • 养老院和医疗机构:养老院和医疗机构是老年人或行动不便人群的聚集地,跌倒风险较高。在这些场所部署跌倒检测系统,可以及时发现和处理跌倒事件,降低伤害风险,并提供更好的护理服务。
  • 体育赛事和演出活动:在体育赛事和演出活动中,人员密集且活动频繁,容易发生跌倒等意外事件。通过引入跌倒检测系统,可以实时监控活动现场,确保参与者的安全。
  • 工业安全领域:在工业环境中,工作人员可能会因各种原因跌倒,如设备故障、操作失误等。跌倒检测系统可以及时发现这些情况,并采取相应措施,保障工作人员的安全。

博主通过搜集跌倒的相关数据图片,根据YOLOv8的目标检测技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的行人跌倒检测系统,可支持图片、视频以及摄像头跌倒检测,同时可以将图片或者视频检测结果进行保存

软件基本界面如下图所示:
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第2张图片

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一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 支持图片、视频及摄像头进行跌倒检测,同时支持图片的批量检测
2. 界面可实时显示目标位置目标总数置信度用时等信息;
3. 支持图片或者视频跌倒检测结果保存

(1)图片检测演示

点击图片图标,选择需要检测的图片,或者点击文件夹图标,选择需要批量检测图片所在的文件夹,操作演示如下:
点击目标下拉框后,可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。
注:1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。
单个图片检测操作如下:

批量图片检测操作如下:

(2)视频检测演示

点击视频图标,打开选择需要检测的视频,就会自动显示检测结果。点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。

(3)摄像头检测演示

点击摄像头图标,可以打开摄像头,可以实时进行跌倒检测,再次点击摄像头图标,可关闭摄像头。

(4)保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后,会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。

基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第3张图片

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行
其主要网络结构如下:

2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于跌倒的各类图片,并使用LabelMe标注工具对每张图片中的跌倒目标边框(Bounding Box)进行标注。一共包含1428张图片,其中训练集包含1142张图片验证集包含286张图片,部分图像及标注如下图所示。

基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第4张图片
图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将跌倒检测的图片分为训练集与验证集放入FallData目录下。
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第5张图片
同时我们需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下:

train: E:\MyCVProgram\Fallyolov8Detection\datasets\FallData\train  # train images (relative to 'path') 128 images
val: E:\MyCVProgram\Fallyolov8Detection\datasets\FallData\val  # val images (relative to 'path') 128 images
test:  # val images (optional)

# number of classes
nc: 1

# Classes
names: ['Fall']

注:train与val后面表示需要训练图片的路径,建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后,通过调用train.py文件进行模型训练,epochs参数用于调整训练的轮数,batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整,最小为1】,代码如下:

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# Use the model
if __name__ == '__main__':
    # Use the model
    results = model.train(data='datasets/FallData/data.yaml', epochs=250, batch=4)  # 训练模型
    # 将模型转为onnx格式
    # success = model.export(format='onnx')

3. 训练结果评估

在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示:
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第6张图片
各损失函数作用说明:
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准;
分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准;
动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Ciou Loss,同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分,通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置,提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下:
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第7张图片
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系,本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。[email protected]:表示阈值大于0.5的平均mAP,可以看到本文模型的[email protected]已经达到了0.86,结果还是很不错的。
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第8张图片

4. 检测结果识别

模型训练完成后,我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件,在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下:

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/fall_9.jpg"

# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)


# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后,会将执行的结果直接标注在图片上,结果如下:
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第9张图片
以上便是关于此款跌倒检测系统的原理与代码介绍。基于此模型,博主用pythonPyqt5开发了一个带界面的软件系统,即文中第二部分的演示内容,能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持检测结果的保存

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件,均已打包上传,感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。


【获取方式】

关注下方名片G-Z-H:【阿旭算法与机器学习】,回复【软件】即可获取下载方式

本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见文末:
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测_第10张图片

注意:该代码基于Python3.9开发,运行界面的主程序为MainProgram.py,其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行,请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】,回复【软件】即可获取下载方式


结束语

以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统的全部内容,由于博主能力有限,难免有疏漏之处,希望小伙伴能批评指正
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