💗博主介绍💗：✌在职Java研发工程师、专注于 程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计**✌
温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的老师 Wechat / QQ 名片 :)**2025最新毕业设计选题推荐：最热的500个选题o(￣▽￣)ｄ
介绍
人员跌倒检测系统在社会安防和医疗卫生领域扮演着关键的角色。随着老年人口的不断增加，跌倒事故对健康和生活质量的威胁日益突出。因此，设计一种可靠、高效的人员跌倒检测系统成为当前科技研究的迫切需求。本研究针对这一需求，以Android平台为基础，致力于打造一款具备实时性、灵活性和准确性的人员跌倒检测系统。
在考虑手机计算资源有限的前提下，采用了轻量化的YOLOv5模型，以适应移动设备的性能限制，提高检测准确性。系统提供了多种检测模式，包括基于图片、视频和实时摄像头的跌倒检测，使用户能够根据需求选择不同的检测方式和模型配置。该设计既满足了安全监控的需求，又为医疗机构提供了一种实用的跌倒事件辅助检测工具。
关键词：人员跌倒检测；Android平台；深度学习模型；移动端应用
演示视频
人员跌倒检测系统的设计与实现（Yolov Python38 深度学习）_哔哩哔哩_bilibili
系统功能
3.3 系统流程的分析
3.3.1 模型训练流程
模型训练流程包括数据准备、模型选择、训练配置、模型训练、验证和优化等关键步骤。首先，收集丰富的视频数据集并进行标注，以供模型训练使用。然后，选择适当的深度学习模型，如基于YOLOv5的优化模型，具有高效的目标检测能力。接着，设置训练参数，并将数据集输入模型进行训练。随后，使用验证集评估模型性能，并根据结果进行调整和优化。最后，保存训练好的模型，以备在实际应用中进行推理。
3.3.2 Android端部署集成流程
利用脚本将PyTorch YOLOv5模型导出为ONNX格式，并使用onnx-simplifier工具简化网络结构以提高模型在Android上的效率。然后，利用TNN转换工具将ONNX模型转换为TNN模型，确保在Android端的兼容性和正确性。在Android Studio中配置开发环境，导入TNN模型和相关库，并通过C++实现的YOLOv5核心算法进行模型推理。最后，根据模型输入大小和锚点信息进行参数设置，并解决可能出现的异常错误，确保模型在Android上准确运行。
3.4 系统性能需求分析
轻量化的YOLOv5s05模型在普通Android手机上表现出良好的性能。通过降低计算量和参数量，该模型在实现实时检测方面取得了显著进展。尽管相对于原始模型可能存在轻微的精度损失，但在实际业务中，仍能保持合理的检测精度。在手机上，该模型的CPU和GPU推理速度约为30ms和25ms，确保了实时检测的需求。综上所述，轻量化的YOLOv5s05模型在满足业务需求的同时，有效地平衡了性能和效率。
系统截图
可行性分析
3.1.1 技术可行性
本研究基于深度学习方法，特别是以轻量化的YOLOv5模型为基础，通过在Android平台上进行移植和优化，实现了在移动端设备上进行人员跌倒检测。深度学习方法在跌倒检测领域已取得显著成果，具备强大的特征学习和模式建模能力。YOLOv5模型以其高效的目标检测能力而备受关注。在Android平台的可行性方面，已有一系列研究致力于深度学习模型的移植、实时性能的优化以及用户友好的应用设计。通过轻量化模型的研究，研究者们有效克服了移动设备有限的计算资源和存储空间限制。综合考虑，本研究在技术可行性上具备坚实基础，为在移动端实现高效人员跌倒检测提供了有力支持。
3.1.2 经济可行性
本研究在经济可行性上具有潜在的价值。随着老龄化社会的到来，人员跌倒检测技术在保障老年人生活安全方面具备广阔市场需求。该技术的应用范围涵盖医疗机构、养老院以及个人居家等多个场景，为用户提供及时的安全监测和应急响应。由于跌倒事故可能导致严重后果，预防与及时干预具有显著的社会和经济效益。在经济层面，该技术可降低医疗和护理成本，减轻家庭和社会的养老负担。同时，作为移动端应用，该系统的低成本部署和维护也为其经济可行性提供了优势。综合而言，本研究在满足实际需求的同时，具备潜在的经济回报，为推动人员跌倒检测技术在市场上的应用奠定了经济可行性基础。
3.1.3 操作可行性
本研究的人员跌倒检测系统在操作可行性上具备显著优势。首先，采用深度学习方法，特别是基于轻量化的YOLOv5模型，使系统在移动端设备上运行更为高效。其次，系统在Android平台上的实现考虑了用户友好性，通过直观的界面设计和灵活的配置选项，使用户能够轻松使用和管理。此外，移动端的灵活性和便携性使得系统部署简便，用户能够随时随地进行跌倒检测，增强了操作的便捷性。
国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
在国内，随着人口老龄化问题日益突出，基于深度学习的人员跌倒检测系统得到了广泛关注和研究。目前，研究者们主要集中在深度学习模型的优化和适用性方面进行探索。许多学者通过引入不同的神经网络结构和算法，致力于提高检测系统的准确性和实时性。[7]
研究者们还在数据集的构建和模型训练方面做出努力。通过收集丰富的跌倒和非跌倒数据，一些研究团队致力于提高模型的泛化能力，以适应不同环境和人群的监测需求。这种以数据为基础的研究在保证模型稳定性和可靠性方面发挥着关键作用。[8]
1.3.2 国外研究现状
在国外，人员跌倒检测系统的研究取得了显著的进展，吸引了全球范围内研究者的广泛关注。国外的研究主要体现在深度学习模型的创新和应用领域。近年来，研究者们通过引入更复杂的神经网络结构和先进的训练技术，不断提升人员跌倒检测系统的性能和智能化水平。[9]
国外的研究还注重在大规模真实场景下的验证和应用。一些研究团队通过与医疗机构和养老院等合作，将其研究成果应用到实际生活中，检测系统在真实场景中的效果和可行性得到了验证。这种将研究成果与实际需求相结合的方法为人员跌倒检测技术的实际应用提供了有力支持。[10]
功能代码
import argparse
import logging
import os
import random
import sys
import time
from copy import deepcopy
from pathlib import Path
import math
import numpy as np
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import yaml
from torch.cuda import amp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.optim import Adam, SGD, lr_scheduler
from tqdm import tqdm
FILE = Path(__file__).absolute()
sys.path.append(FILE.parents[0].as_posix()) # add yolov5/ to path
import val # for end-of-epoch mAP
from models.experimental import attempt_load
from models.yolo import Model
from utils.autoanchor import check_anchors
from utils.datasets import create_dataloader
from utils.general import labels_to_class_weights, increment_path, labels_to_image_weights, init_seeds, \
strip_optimizer, get_latest_run, check_dataset, check_file, check_git_status, check_img_size, \
check_requirements, print_mutation, set_logging, one_cycle, colorstr, methods
from utils.downloads import attempt_download
from utils.loss import ComputeLoss
from utils.plots import plot_labels, plot_evolve
from utils.torch_utils import ModelEMA, select_device, intersect_dicts, torch_distributed_zero_first, de_parallel
from utils.loggers.wandb.wandb_utils import check_wandb_resume
from utils.metrics import fitness
from utils.loggers import Loggers
from utils.callbacks import Callbacks
LOGGER = logging.getLogger(__name__)
LOCAL_RANK = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1)) # https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html
RANK = int(os.getenv('RANK', -1))
WORLD_SIZE = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1))
def train(hyp, # path/to/hyp.yaml or hyp dictionary
opt,
device,
callbacks=Callbacks()
):
save_dir, epochs, batch_size, weights, single_cls, evolve, data, cfg, resume, noval, nosave, workers, freeze, = \
Path(opt.save_dir), opt.epochs, opt.batch_size, opt.weights, opt.single_cls, opt.evolve, opt.data, opt.cfg, \
opt.resume, opt.noval, opt.nosave, opt.workers, opt.freeze
# Directories
w = save_dir / 'weights' # weights dir
w.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir
last, best = w / 'last.pt', w / 'best.pt'
# Hyperparameters
if isinstance(hyp, str):
with open(hyp) as f:
hyp = yaml.safe_load(f) # load hyps dict
LOGGER.info(colorstr('hyperparameters: ') + ', '.join(f'{k}={v}' for k, v in hyp.items()))
# Save run settings
with open(save_dir / 'hyp.yaml', 'w') as f:
yaml.safe_dump(hyp, f, sort_keys=False)
with open(save_dir / 'opt.yaml', 'w') as f:
yaml.safe_dump(vars(opt), f, sort_keys=False)
data_dict = None
# Loggers
if RANK in [-1, 0]:
loggers = Loggers(save_dir, weights, opt, hyp, LOGGER) # loggers instance
if loggers.wandb:
data_dict = loggers.wandb.data_dict
if resume:
weights, epochs, hyp = opt.weights, opt.epochs, opt.hyp
# Register actions
for k in methods(loggers):
callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k))
# Config
plots = not evolve # create plots
cuda = device.type != 'cpu'
init_seeds(1 + RANK)
with torch_distributed_zero_first(RANK):
data_dict = data_dict or check_dataset(data, use_polyaxon=opt.polyaxon) # check if None
train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val']
names = ['item'] if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names
if int(data_dict['nc']) < 0: data_dict['nc'] = len(names)
nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes
# assert len(names) == nc, f'{len(names)} names found for nc={nc} dataset in {data}' # check
is_coco = data.endswith('coco.yaml') and nc == 80 # COCO dataset
# Model
pretrained = weights.endswith('.pt')
if pretrained:
with torch_distributed_zero_first(RANK):
weights = attempt_download(weights) # download if not found locally
ckpt = torch.load(weights, map_location=device) # load checkpoint
model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors'), imgsz=opt.imgsz).to(
device) # create
exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else [] # exclude keys
csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32
csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude) # intersect
model.load_state_dict(csd, strict=False) # load
LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}') # report
else:
model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors'), imgsz=opt.imgsz).to(device) # create
LOGGER.info("model anchor:{}".format(model.yaml["anchors"]))
# Freeze
freeze = [f'model.{x}.' for x in range(freeze)] # layers to freeze
for k, v in model.named_parameters():
v.requires_grad = True # train all layers
if any(x in k for x in freeze):
print(f'freezing {k}')
v.requires_grad = False
# Optimizer
nbs = 64 # nominal batch size
accumulate = max(round(nbs / batch_size), 1) # accumulate loss before optimizing
hyp['weight_decay'] *= batch_size * accumulate / nbs # scale weight_decay
LOGGER.info(f"Scaled weight_decay = {hyp['weight_decay']}")
g0, g1, g2 = [], [], [] # optimizer parameter groups
for v in model.modules():
if hasattr(v, 'bias') and isinstance(v.bias, nn.Parameter): # bias
g2.append(v.bias)
if isinstance(v, nn.BatchNorm2d): # weight (no decay)
g0.append(v.weight)
elif hasattr(v, 'weight') and isinstance(v.weight, nn.Parameter): # weight (with decay)
g1.append(v.weight)
if opt.adam:
optimizer = Adam(g0, lr=hyp['lr0'], betas=(hyp['momentum'], 0.999)) # adjust beta1 to momentum
else:
optimizer = SGD(g0, lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True)
optimizer.add_param_group({'params': g1, 'weight_decay': hyp['weight_decay']}) # add g1 with weight_decay
optimizer.add_param_group({'params': g2}) # add g2 (biases)
LOGGER.info(f"{colorstr('optimizer:')} {type(optimizer).__name__} with parameter groups "
f"{len(g0)} weight, {len(g1)} weight (no decay), {len(g2)} bias")
del g0, g1, g2
# Scheduler
if opt.linear_lr:
lf = lambda x: (1 - x / (epochs - 1)) * (1.0 - hyp['lrf']) + hyp['lrf'] # linear
else:
lf = one_cycle(1, hyp['lrf'], epochs) # cosine 1->hyp['lrf']
scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf) # plot_lr_scheduler(optimizer, scheduler, epochs)
# EMA
ema = ModelEMA(model) if RANK in [-1, 0] else None
文章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👇🏻