【YOLO系列算法人员摔倒检测】

2024-02-25 02:12

本文主要是介绍【YOLO系列算法人员摔倒检测】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

YOLO系列算法人员摔倒检测

      • 模型和数据集下载
      • YOLO系列算法的人员摔倒检测
      • 数据集可视化
      • 数据集图像示例:

模型和数据集下载

yolo行人跌倒检测一:
1、训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线,loss曲线等等,map达90%多,在行人跌倒数据集中训练得到的权重,目标类别为fall共1个类别,并附1000多张行人摔倒数据集,标签格式为txt和xml两种,分别保存在两个文件夹中
2、采用pytrch框架,python代码,可以和YOLOv5共用一个环境,配置好环境就可以加载已经训练好的模型直接进行测试,得出结果

跌倒检测数据集一下载:
https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/84587834
跌倒检测数据集二下载:
https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85052438
YOLOv3跌到检测数据集:
https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85474854
YOLOv5跌到检测数据集:
https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85490729
YOLOv5跌到检测数据集+pyqt界面:
https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85490824
YOLOv7行人跌倒检测+训练好的模型+1000多数据集
yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张

YOLO系列算法的人员摔倒检测

YOLO系列算法从v1发展到v9,每个版本都有其独特的改进和创新。
以下是对YOLO系列部分版本的简要概述:

YOLOv1:作为YOLO系列的首个版本,它的核心思想是使用单个神经网络同时预测物体的类别和位置。这种方法在当时是一个重大突破,因为它将目标检测任务的速度大幅提升,但牺牲了一定的精度。
YOLOv2:在YOLOv1的基础上进行了改进,提出了YOLOv2(也称为YOLO9000)。这个版本通过引入批归一化、更高分辨率的输入图像、细粒度特征等方法,显著提高了召回率和定位精度。
YOLOv3:继续在速度和精度上进行优化,引入了多尺度预测、更复杂的网络结构等。
YOLOv4:进一步提升了性能,特别是在小物体检测上,通过引入马赛克数据增强、Mish激活函数等技术。
YOLOv5:在YOLOv4的基础上,更加注重模型的实用性和灵活性,采用了新的训练策略和网络设计,使其在保持高性能的同时,更加适合在资源受限的环境中部署。
YOLOv6 和 YOLOv7:分别在其前身的基础上进行了进一步的改进,提高了检测速度和精度,同时也更加注重模型的通用性和适应性。
YOLOv8:是YOLO系列中的新成员,它继续沿用和发展了YOLO系列的核心理念,通过不断的技术创新来提高模型的性能和应用范围。
yolov9: 最新出来的yolov9,YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数。研究者提出了可编程梯度信息(programmable gradient information,PGI)的概念,来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息,从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。

总的来说,YOLO系列的发展体现了深度学习在目标检测领域的快速进步,每个版本都在尝试解决前一个版本的不足,并在速度和精度上寻求更好的平衡。随着技术的不断进步,YOLO系列将继续演化,为用户提供更加强大和便捷的目标检测工具

基于YOLO系列算法的人员摔倒检测系统通常涉及以下几个关键步骤

  1. 数据集准备:需要收集和标注用于训练的数据集。这些数据集应包含各种情况下的人体站立、弯腰蹲下和躺下摔倒的图片或视频。数据集的质量直接影响到模型的训练效果。
  2. 模型选择与训练:选择合适的YOLO模型版本,如YOLOv5、YOLOv7或YOLOv8,并根据具体的应用场景对模型进行训练。训练过程中,模型会学习识别人体的不同状态;
  3. 算法优化:为了提高检测的准确性,可能需要对算法进行优化,比如调整检测置信分和后处理IOU阈值。此外,还可以结合其他技术,如OpenPose,来进一步提高摔倒检测的准确率。
  4. 系统部署与测试:将训练好的模型部署到实际的应用场景中,如监控摄像头系统。系统应能够实时处理图像或视频流,并准确检测出摔倒事件。同时,系统还需要具备结果可视化和检测结果导出的功能。
  5. 界面设计:为了方便用户使用,可以设计一个友好的用户界面(UI),使用户能够轻松地上传图片或视频,触发检测,并查看检测结果。
  6. 性能评估:在实际应用中,需要对系统的性能进行评估,包括检测速度和精度。

总的来说,通过以上步骤,可以构建出一个能够有效检测人员摔倒事件的系统。这种系统在公共安全、老年人监护、体育赛事等领域具有广泛的应用前景,能够及时发出警报,减少事故发生的风险。

数据集可视化

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数据集图像示例:

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