基于深度学习机器学习跌倒检测和识别实现跌倒检测动作识别_基于深度学习的摔倒图片检测

跌倒检测和识别：基于深度学习机器学习跌倒检测和识别实现跌倒检测动作识别

目录

基于深度学习机器学习跌倒检测和识别实现跌倒检测动作识别

1. 前言

2. 跌倒检测数据集说明

（1）跌倒检测数据集

（2）自定义数据集

3. 基于YOLOv5的跌倒检测模型训练

（1）YOLOv5安装

（2）准备Train和Test数据

（3）配置数据文件

（4）配置模型文件

（5）重新聚类Anchor（可选）

（6）开始训练

（7）可视化训练过程

（8）常见的错误

4. Python版本跌倒检测效果

6.项目源码下载

设计项目案例演示地址: 链接

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1. 前言

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-sizeparams(M)GFLOPsmAP_0.5:0.95****yolov5s640×6407.216.50.73693yolov5s05416×4161.71.80.50567yolov5s05320×3201.71.10.44821

先展示一下跌倒检测和识别效果（三种状态up,bending和down）：

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

（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

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3. 基于YOLOv5的跌倒检测模型训练

（1）YOLOv5安装

训练Pipeline采用YOLOv5: GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5