yolov8摔倒检测(包含数据集+训练好的模型)

基于先进的YOLOv8模型,实现了一套高效可靠的人体摔倒检测系统。YOLOv8作为YOLO系列的最新成员,以其卓越的检测速度和准确性,在计算机视觉领域尤其是目标检测任务中表现出色。本系统不仅能够实时处理视频流或监控画面,还能对静态图像进行分析,识别出是否有人发生摔倒行为。

该项目主要包括以下几个核心环节:

  1. 数据准备:收集并标注包含摔倒动作的图像或视频数据,建立一个高质量的训练集和验证集。数据应涵盖不同年龄、服装、环境光照条件下的摔倒场景,确保模型泛化能力强。
  2. 模型训练:使用YOLOv8的预训练权重进行微调,针对摔倒检测任务优化网络。这一步骤涉及调整超参数、损失函数配置等,以适应特定的检测需求。
  3. 姿势估计:结合YOLOv8-Pose模型,进行人体关键点检测,分析人体姿态,这是判断是否摔倒的关键步骤。
  4. 摔倒判定逻辑:基于关键点信息,设计算法逻辑来判断个体是否处于摔倒状态。通常,这涉及到检查人体的关键部位(如头部、肩部、臀部等)之间的相对位置和角度。
  5. 系统集成:开发用户界面,提供图片/视频上传、实时摄像头输入等功能,并展示检测结果。系统还可能包含报警机制,当检测到摔倒事件时自动触发警报。

关键代码部分:

复制代码
import cv2
from ultralytics import YOLO
from yolov8_pose_utils import draw_poses, detect_fall # 假设存在这样的实用函数

# 加载YOLOv8-Pose模型
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 使用YOLOv8的姿势估计模型

# 视频处理部分
video_path = 'path_to_your_video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 使用YOLOv8进行人体关键点检测
    results = model(frame)[0]
    
    # 绘制姿态关键点
    frame = draw_poses(frame, results.keypoints)
    
    # 判断是否发生摔倒
    fall_detected = detect_fall(results.keypoints)
    if fall_detected:
        print("检测到摔倒!")
        # 这里可以添加报警或其他响应逻辑
        
    cv2.imshow('Fall Detection', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

内负有超详细的数据集,项目源码及人性化的美观的GUI界面。

相关推荐
大霸王龙21 小时前
基于vLLM与YOLO的智能图像分类系统
yolo·分类·数据挖掘
m_136871 天前
Mac M 系列芯片 YOLOv8 部署教程(CPU/Metal 后端一键安装)
yolo·macos
格林威1 天前
机器视觉在半导体制造中有哪些检测应用
人工智能·数码相机·yolo·计算机视觉·视觉检测·制造·相机
、、、、南山小雨、、、、2 天前
YOLO在ubuntu22安装
yolo
羊羊小栈2 天前
基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的铁路轨道缺陷检测安全系统(vue+flask+数据集+模型训练)
人工智能·yolo·目标检测·语言模型·毕业设计·创业创新·大作业
Uzuki2 天前
目标检测 | 基于Weiler–Atherton算法的IoU求解
目标检测·机器学习·自动驾驶·图形学
Python图像识别3 天前
63_基于深度学习的草莓病害检测识别系统(yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集)
python·深度学习·yolo
范男3 天前
YOLO11目标检测运行推理简约GUI界面
图像处理·人工智能·yolo·计算机视觉·视觉检测
model20053 天前
ubuntu24.04+5070ti训练yolo模型(2)
人工智能·yolo
byzy3 天前
【论文笔记】SpaRC: Sparse Radar-Camera Fusion for 3D Object Detection
论文阅读·深度学习·目标检测·计算机视觉·自动驾驶