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从零开始：构建基于深度学习的实时跌倒检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/a871923942/article/details/140597160 2024/9/22 13:25:55

注意看文末的结局与声明

一、引言

1. 项目背景与动机

在老年人和高危职业环境中，跌倒是一种常见的事故，可能导致严重的伤害甚至致命。实时跌倒检测系统可以及时发现并报警，提供紧急救助。通过深度学习技术，可以提高跌倒检测的准确性和实时性。

2. 跌倒检测的重要性

  • 及时发现和报警
  • 提供紧急救助
  • 保障老年人和高危职业从业人员的安全

3. 深度学习在跌倒检测中的应用前景

  • 实时检测
  • 高精度识别
  • 适用于多种环境和场景

目录

注意看文末的结局与声明

一、引言

1. 项目背景与动机

2. 跌倒检测的重要性

3. 深度学习在跌倒检测中的应用前景

二、系统设计与架构

1. 系统概述

2. 前端设计

UI界面需求分析

设计工具及框架选型

前端代码示例

3. 后端设计

服务器端技术选型

数据库设计与选型

后端代码示例

三、数据准备

1. 数据集收集

2. 数据预处理

四、模型选择与训练

1. YOLO模型概述

2. 环境配置

3. 模型训练

五、模型部署

1. 部署方式选择

2. 部署步骤

六、前端实现

1. UI界面开发

2. 前端与后端交互

七、系统测试

1. 测试环境搭建

2. 功能测试

3. 性能测试

结果与声明：

二、系统设计与架构

1. 系统概述

系统主要由前端UI、后端服务器和YOLO模型组成。用户通过UI上传视频，服务器调用YOLO模型进行检测，并将结果返回给用户。

系统架构图：

+------------------+        +--------------+        +-----------------+
|     前端UI       | <----> |    后端API   | <----> | YOLO检测模型    |
+------------------+        +--------------+        +-----------------+

2. 前端设计

UI界面需求分析
  • 登录注册界面
  • 视频上传界面
  • 检测结果展示界面
设计工具及框架选型
  • HTML、CSS、JavaScript
  • React.js
前端代码示例

登录注册界面

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>跌倒检测系统</title><link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body><div id="app"></div><script src="https://unpkg.com/react/umd/react.development.js"></script><script src="https://unpkg.com/react-dom/umd/react-dom.development.js"></script><script src="app.js"></script>
</body>
</html>

React组件

// app.js
const App = () => {return (<div><h1>跌倒检测系统</h1><Login /></div>);
};const Login = () => {const handleLogin = (event) => {event.preventDefault();// 实现登录逻辑};return (<form onSubmit={handleLogin}><div><label>用户名:</label><input type="text" name="username" required /></div><div><label>密码:</label><input type="password" name="password" required /></div><button type="submit">登录</button></form>);
};ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('app'));

样式文件

/* styles.css */
body {font-family: Arial, sans-serif;display: flex;justify-content: center;align-items: center;height: 100vh;background-color: #f0f0f0;
}form {background: #fff;padding: 20px;border-radius: 5px;box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}div {margin-bottom: 15px;
}label {display: block;margin-bottom: 5px;
}input {width: 100%;padding: 8px;box-sizing: border-box;
}

3. 后端设计

服务器端技术选型
  • Flask（Python）
数据库设计与选型
  • MySQL
后端代码示例

安装Flask

pip install flask

Flask服务器

# server.py
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:admin@localhost/fall_detection_db'
db = SQLAlchemy(app)class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)password = db.Column(db.String(80), nullable=False)@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():data = request.get_json()user = User.query.filter_by(username=data['username'], password=data['password']).first()if user:return jsonify({'message': 'Login successful'}), 200else:return jsonify({'message': 'Invalid credentials'}), 401if __name__ == '__main__':db.create_all()app.run(debug=True)

前后端交互

// 在React组件中添加API请求
const handleLogin = (event) => {event.preventDefault();const data = {username: event.target.username.value,password: event.target.password.value,};fetch('http://localhost:5000/login', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json',},body: JSON.stringify(data),}).then(response => response.json()).then(data => {if (data.message === 'Login successful') {alert('登录成功');} else {alert('用户名或密码错误');}});
};

三、数据准备

1. 数据集收集

通过公开数据集收集跌倒检测视频。例如，使用以下命令下载数据集：

kaggle datasets download -d some-dataset/fall-detection

2. 数据预处理

使用LabelImg工具进行标注

pip install labelImg
labelImg

转换为YOLO格式

import os
import shutildef convert_to_yolo_format(input_dir, output_dir):# 读取所有标注文件for filename in os.listdir(input_dir):if filename.endswith(".xml"):# 处理标注文件passelif filename.endswith(".jpg"):# 复制图像文件shutil.copy(os.path.join(input_dir, filename), output_dir)convert_to_yolo_format("path/to/labelimg/output", "path/to/yolo/format")

四、模型选择与训练

1. YOLO模型概述

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测模型。YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8均为其不同版本，提供不同的性能和速度。

2. 环境配置

安装CUDA和cuDNN 根据你的操作系统，下载并安装CUDA和cuDNN。

安装PyTorch

pip install torch torchvision

克隆YOLO模型仓库

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

3. 模型训练

数据集划分

import os
import shutil
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef split_dataset(input_dir, output_dir):images = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".jpg")]train, test = train_test_split(images, test_size=0.2, random_state=42)train, val = train_test_split(train, test_size=0.1, random_state=42)os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'train'), exist_ok=True)os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'val'), exist_ok=True)os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'test'), exist_ok=True)for t in train:shutil.copy(os.path.join(input_dir, t), os.path.join(output_dir, 'train', t))for v in val:shutil.copy(os.path.join(input_dir, v), os.path.join(output_dir, 'val', v))for te in test:shutil.copy(os.path.join(input_dir, te), os.path.join(output_dir, 'test', te))split_dataset("path/to/dataset", "path/to/split/dataset")

模型参数设置与训练 在YOLO配置文件中设置模型参数，然后运行训练命令。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg path/to/yolov5.yaml --weights yolov5s.pt --name fall_detection

五、模型部署

1. 部署方式选择

选择本地部署和云端部署。例如，使用TensorFlow Serving进行云端部署。

2. 部署步骤

模型导出

import torchmodel = torch.load('path/to/your/model.pt')
model.eval()
torch.onnx.export(model, input_tensor, 'model.onnx', opset_version=11)

使用TensorFlow Serving进行部署

docker pull tensorflow/serving
docker run -p 8501:8501 --name tfserving_fall -v "$(pwd)/model:/models/fall" -e MODEL_NAME=fall -t tensorflow/serving

六、前端实现

1. UI界面开发

上传视频界面

const UploadVideo = () => {const [video, setVideo] = useState(null);const handleVideoChange = (event) => {setVideo(event.target.files[0]);};const handleSubmit = (event) => {event.preventDefault();const formData = new FormData();formData.append('video', video);fetch('http://localhost:5000/upload', {method: 'POST',body: formData,}).then(response => response.json()).then(data => {// 处理返回结果});};return (<form onSubmit={handleSubmit}><input type="file" onChange={handleVideoChange} /><button type="submit">上传</button></form>);
};ReactDOM.render(<UploadVideo />, document.getElementById('app'));

结果展示界面

const Result = ({ result }) => {return (<div><h2>检测结果</h2><video src={result.videoUrl} controls /><p>{result.message}</p></div>);
};

2. 前端与后端交互

API设计

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_video():file = request.files['video']# 保存文件并进行处理result = detect_fall(file)return jsonify(result)

检测逻辑

def detect_fall(file):# 加载模型并进行检测# 返回检测结果return {"videoUrl": "path/to/result/video", "message": "跌倒检测结果"}

七、系统测试

1. 测试环境搭建

搭建本地和云端测试环境，准备测试数据。

2. 功能测试

单元测试

def test_login():response = client.post('/login', json={'username': 'test', 'password': 'test'})assert response.status_code == 200

集成测试

def test_upload_video():with open('path/to/test/video.mp4', 'rb') as vid:response = client.post('/upload', data={'video': vid})assert response.status_code == 200

3. 性能测试

使用工具如JMeter进行性能测试，测试系统的响应时间和并发性能。

结果与声明：

以上为简单项目的思路，如果有想部署的想法，想要远程部署+源代码+数据集的可以联系作者。

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编程日记 2024/7/23 15:29:49

vue3 -layui项目-左侧导航菜单栏

1.创建目录结构 进入cmd,先cd到项目目录&#xff08;项目vue3-project&#xff09; cd vue3-project mkdir -p src\\views\\home\\components\\menubar 2.创建组件文件 3.编辑menu-item-content.vue <template><template v-if"item.icon"><lay-ic…...

编程日记 2024/7/23 15:24:43

Spring AOP（1）

目录 一、AOP 概述 什么是Spring AOP&#xff1f; 二、Spring AOP 快速入门 1、引入AOP依赖 2、编写AOP程序 三、Spring AOP 详解 1、Spring AOP的核心概念 &#xff08;1&#xff09;切点&#xff08;Pointcut&#xff09; &#xff08;2&#xff09;连接点&#xff…...

编程日记 2024/7/23 15:23:42

第1关 -- Linux 基础知识

闯关任务 完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py ​​​​ ssh -p 37367 rootssh.intern-ai.org.cn -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -o StrictHostKeyCheckingno可选任务 1 将Linux基础命令在开发机上完成一遍 可选任务 2 使用 VSCODE 远程连接开发机并创建一个conda环境 …...

编程日记 2024/7/23 15:21:40

tensorflow keras Model.fit returning: ValueError: Unrecognized data type

题意&#xff1a;TensorFlow Keras 的 Model.fit 方法返回了一个 ValueError&#xff0c;提示数据类型无法识别 问题背景&#xff1a; Im trying to train a keras model with 2 inputs: an image part thats a tf.data.Dataset and a nor mal part represented by a pd.DataF…...

编程日记 2024/7/23 15:17:35

虚拟机固定配置IP

在Hyper-V中&#xff0c;vEthernet (Default Switch) 是Hyper-V自带的默认虚拟交换机&#xff0c;它允许虚拟机直接连接到宿主机网络或外部网络。这个虚拟交换机可以通过Hyper-V管理器或PowerShell等工具进行管理和配置。以下是具体的操作步骤&#xff1a; 一、通过Hyper-V管理…...

编程日记 2024/7/23 15:16:34

【Pytorch实用教程】pytorch中random_split用法的详细介绍

在 PyTorch 中，torch.utils.data.random_split 是一个非常有用的函数，用于将数据集随机分割成多个子集。这在机器学习和深度学习中非常常见，特别是当你需要将数据集分割成训练集和测试集或验证集时。这里是 random_split 的详细用法介绍： 功能 random_split 用于随机地将…...

编程日记 2024/7/23 15:13:31

第二讲：NJ网络配置

Ethernet/IP网络拓扑结构 一. NJ EtherNet/IP 1、网络端口位置 NJ的CPU上面有两个RJ45的网络接口，其中一个是EtherNet/IP网络端口（另一个是EtherCAT的网络端口） 2、网络作用 如图所示，EtherNet/IP网络既可以做控制器与控制器之间的通信，也可以实现与上位机系统的对接通…...

编程日记 2024/7/23 15:12:30

pytorch中常见的模型3种组织方式 nn.Sequential(OrderedDict)

在nn.Sequential中嵌套OrderedDict组织网络,以对层进行命名 import torch import torch.nn as nn from collections import OrderedDictclass OrderedDictCNN(nn.Module):def __init__(self):super(OrderedDictCNN, self).__init__()# 使用 OrderedDict 定义网络层self.model …...

编程日记 2024/7/23 15:10:27

达梦数据库DM8-索引篇

目录 一、前景二、名词三、语法1、命令方式创建索引1.1 创建索引空间1.2.1 创建普通索引并指定索引数据空间1.2.2 另一种没验证&#xff0c;官方写法1.3 复合索引1.4 唯一索引1.5 位图索引1.6 函数索引 2、创建表时候创建索引3、可视化方式创建索引3.1 打开DM管理工具3.2 找到要…...

编程日记 2024/7/23 15:08:23

【中项】系统集成项目管理工程师-第4章 信息系统架构-4.5技术架构

前言&#xff1a;系统集成项目管理工程师专业&#xff0c;现分享一些教材知识点。觉得文章还不错的喜欢点赞收藏的同时帮忙点点关注。 软考同样是国家人社部和工信部组织的国家级考试&#xff0c;全称为“全国计算机与软件专业技术资格&#xff08;水平&#xff09;考试”&…...

编程日记 2024/7/23 15:02:15

随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)

SGD 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法不同&#xff0c;SGD 在每次迭代中仅使用一个样本&#xff08;或一个小批量样本&#xff09;的梯度来更新参数。它能更快地更新参数&#xff0c;并且可以更容易地跳出局部最优解。 原理 SGD 的基本思想是通过在每次迭代中使用不…...

编程日记 2024/7/23 15:01:14