YOLOv5 摔倒识别模型部署：云端、边缘和移动设备

# 1. YOLOv5摔倒识别模型简介

**1.1 YOLOv5概述**

YOLOv5（You Only Look Once，版本5）是一种先进的实时目标检测模型，因其速度快、准确度高而备受推崇。它采用单次卷积神经网络（CNN）架构，能够同时预测目标的边界框和类别。

**1.2 YOLOv5摔倒识别模型**

YOLOv5摔倒识别模型是一个预训练的深度学习模型，专门用于检测图像和视频中的摔倒事件。该模型基于YOLOv5架构，并使用大量摔倒数据进行训练。它能够准确识别不同场景和照明条件下的摔倒行为。

# 2. YOLOv5摔倒识别模型部署基础

### 2.1 云端部署

#### 2.1.1 云端环境准备

**操作系统：** Ubuntu 18.04 或更高版本

**Python版本：** Python 3.7 或更高版本

**深度学习框架：** PyTorch 1.7 或更高版本

**CUDA版本：** CUDA 10.2 或更高版本

**显卡：** NVIDIA GPU（推荐使用 RTX 系列）

#### 2.1.2 模型部署步骤

**1. 安装依赖项**

pip install -r requirements.txt

**2. 下载预训练模型**

import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

**3. 部署模型**

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('yolov5s.pt'))

# 设置推理模式
model.eval()

# 预测
img = cv2.imread('image.jpg')
results = model(img)

# 解析结果
for result in results.xyxy[0]:
    print(f"Bounding box: {result[0:4]}")
    print(f"Confidence: {result[4]}")
    print(f"Class: {result[5]}")

### 2.2 边缘部署

#### 2.2.1 边缘设备选择

**树莓派 4B：**

* 低成本、高性能的单板计算机
* 具有 4 个 Cortex-A72 内核和 1GB/2GB/4GB RAM

**NVIDIA Jetson Nano：**

* 专为边缘 AI 应用设计的嵌入式平台
* 具有 128 核 NVIDIA Maxwell GPU 和 4GB RAM

**Intel Movidius Myriad X：**

* 专用于深度学习推理的 VPU
* 具有 16 个