摔倒专题
张大哥笔记：高考，万人过独木桥，你怕不怕摔倒？
今天刷到一个新闻：宁夏煤业计划招600名挖煤的井下操作工，要求大学学历！结果却吸引了7900人来报名！我都惊呆了，什么时候挖煤都要求这么高的学历了，那读书到底起啥作用！ 如果一个人读书读到大学后，依然找不到工作，那么只有一个答案，这个书肯定是白读了，完全是浪费钱！白白亏掉父母的血汗钱！我认为，读书使人明智，让人懂得社会发展的规律，同样也应该让人充满激情斗志，为了自己的人生目标而奋斗，不说
【YOLO系列算法人员摔倒检测】
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
计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等）
基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统 摘要： 无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控，本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。 原文链接：https://blog.csdn.net
不会有人上台阶摔倒吧 3476：【例86.1】 上台阶
【题目描述】 楼梯有n�(71>n>071>�>0)阶台阶,上楼时可以一步上11阶,也可以一步上22阶,也可以一步上33阶，编程计算共有多少种不同的走法。 【输入】 输入的每一行包括一组测试数据，即为台阶数n�。最后一行为00，表示测试结束。 【输出】 每一行输出对应一行输入的结果，即为走法的数目。 【输入样例】 12340 【输出样例】 1247
【深度学习目标检测】三、基于深度学习的人物摔倒检测（python，yolov8）
深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种： R-CNN系列：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征，并通过分类器对每个候选区域进行分类。SSD：Single Shot MultiBox Detector，通过在特征图上利用不同大小和形状的卷积核进行目标检测，同时预测目标的类别和
【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——微多普勒效应
运动物体的微多普勒效应为人体动作识别提供了可能，基于雷达的居家检测具有良好的隐私保护性，且不易受环境因素影响（如光照、温度等），近年来已受到国内外学者的广泛关注。由于雷达信号的非平稳特性，通过短时傅里叶变换或者小波变换等数字信号处理方法，揭示人体运动情况的多普勒与微多普勒特征已经能够很好地显示出来，这为基于雷达地人体摔倒检测提供了理论基础。 目录 1 多普勒效应 2 微多普
【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——微多普勒效应
运动物体的微多普勒效应为人体动作识别提供了可能，基于雷达的居家检测具有良好的隐私保护性，且不易受环境因素影响（如光照、温度等），近年来已受到国内外学者的广泛关注。由于雷达信号的非平稳特性，通过短时傅里叶变换或者小波变换等数字信号处理方法，揭示人体运动情况的多普勒与微多普勒特征已经能够很好地显示出来，这为基于雷达地人体摔倒检测提供了理论基础。 目录 1 多普勒效应 2 微多普
深度学习之基于Yolov5人体姿态摔倒识别分析报警系统(GUI界面)
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 系统设计概述： 传感器采集：通过在场景中布置摄像头或红外传感器等设备，采集人体姿态数据，包括人体位置、姿态、运动轨迹等信息。数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图像增强、数据归一化等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。Yolov5模型
【OpenVINO】行人摔倒检测 — 基于 OpenVINO C# API 部署PP-Human-上篇
行人摔倒检测 — 基于 OpenVINO C# API 部署PP-Human 1. 英特尔开发套件1.1 OpenVINO1.2 AIxBoard 介绍产品定位产品参数AI推理单元 2. PaddleDetection实时行人分析工具PP-Human3. 预测模型获取与转换3.1 PP-YOLOE行人跟踪模型介绍模型下载与转换（1）PaddlePaddle模型下载与裁剪：（2）转换为ONN
基于轻量级yolov5模型摔倒行文检测识别系统
关于行文检测的项目之前也有一些实践，比如：不文明行文检测识别、课堂行为识别、步态识别等等，今天这里正好有点时间，就像基于更加强大轻量级的模型来开发构建摔倒检测识别模型，之前其实关于摔倒检测已经做过了，但是主要是基于Darknet框架实现的。 首先看下效果图： 接下来看下数据情况： 标注文件如下： 实例标注数据内容如下所示： 0 0.482176 0.4 0.82926