这是项目《跌倒检测和识别》系列之《YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)》；项目基于开源YOLOv5项目，实现一个高精度的跌倒检测算法（Fall Down Detection），可实现检测人体的up(站立)，bending(弯腰,蹲下)和down(躺下，摔倒)三种状态；

目前，基于YOLOv5s的跌倒检测精度平均值mAP_0.5:0.95=0.73693。为了能部署在手机Android平台上，本人对YOLOv5s进行了简单的模型轻量化，并开发了一个轻量级的版本yolov5s05_416和yolov5s05_320模型；轻量化模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右，基本满足业务的性能需求。下表格给出轻量化模型的计算量和参数量以及其检测精度mAP

模型	input-size	params(M)	GFLOPs	mAP_0.5:0.95
yolov5s	640×640	7.2	16.5	0.73693
yolov5s05	416×416	1.7	1.8	0.50567
yolov5s05	320×320	1.7	1.1	0.44821

先展示一下跌倒检测和识别效果（三种状态up,bending和down）：

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更多项目《跌倒检测和识别》系列文章请参考：

跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130184256
跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738
跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824
跌倒检测和识别4：C++实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250838

2. 跌倒检测数据集说明

（1）跌倒检测数据集

目前收集了约4000的跌倒检测数据集和26000+跌倒分类数据集，关于跌倒检测数据集说明，请参考：跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接)

（2）自定义数据集

如果需要增/删类别数据进行训练，或者需要自定数据集进行训练，可参考如下步骤：

采集图片，建议不少于2000张图片
使用Labelme等标注工具，对目标进行拉框标注：labelme工具：GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).
将标注格式转换为VOC数据格式，参考工具：labelme/labelme2voc.py at main · wkentaro/labelme · GitHub
生成训练集train.txt和验证集val.txt文件列表
修改engine/configs/voc_local.yaml的train和val的数据路径
重新开始训练

3. 基于YOLOv5的跌倒检测模型训练

（1）YOLOv5安装

训练Pipeline采用YOLOv5: https://www.wpsshop.cn/w/Cpp五条/article/detail/133543