网站要素/公司推广

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

数据集图像示例：