Mediapipe框架与KNN算法人体3D骨架检测及跌倒识别系统

是一个结合了机器学习和计算机视觉技术的毕设项目，旨在通过使用MediaPipe框架和K最近邻（KNN）算法实现对人体3D骨架的检测以及对人体跌倒行为的自动识别。MediaPipe是一个由Google开发的跨平台框架，用于构建多媒体管道，尤其擅长处理视频和音频流的实时分析。KNN是一种基础的非参数分类和回归算法，广泛应用于模式识别和机器学习领域。 项目介绍： - 项目的核心功能是通过MediaPipe框架检测人体的三维骨架，这通常涉及到人体姿态估计技术。 - 利用KNN算法来识别和分类人体姿态，判断是否发生了跌倒行为。 - 整个项目源码包含多个Python文件，每个文件都有其特定的功能和目的。 提取训练数据： - 用户需要运行Train_Model.py脚本来开始数据提取过程。 - 在数据提取过程中，用户可以通过按下“空格键”来标记正常姿态和跌倒姿态的数据，并将其保存为CSV文件格式。 - 这些CSV文件随后将作为KNN算法的训练数据集。 KNN算法对提取数据进行分类： - 通过执行KNN-Model.py文件来利用KNN算法对之前提取的数据进行分类。 - 分类结果将帮助模型区分正常姿态和跌倒姿态，对于跌倒检测系统的实现至关重要。 检测姿态： - Mediapipe_Poe.py文件的执行将演示如何使用MediaPipe进行人体骨架的实时检测。 - 结果将展示在屏幕上，通过视觉化的方式使用户能够理解算法的工作原理和识别效果。 备注： - 该项目的目标受众主要是正在进行毕业设计的学生，或是对深度学习、计算机视觉和模式识别感兴趣的学习者。 - 项目可以作为一个完整的毕设作品，也可以作为课程设计或期末大作业的参考。 - 项目包含了完整的源码和操作说明文档，易于理解和上手。 压缩包子文件的文件名称列表： - 项目压缩包中包含的"code"文件夹可能包含了上述提及的所有Python脚本文件以及其他相关代码和资源文件，例如模型训练的CSV文件、图像资源、模型文件等。 - 开发者可以根据文件夹中的README或其他文档说明来组织和运行整个项目。 通过这个项目，学习者可以深入了解如何将MediaPipe框架和KNN算法集成到人体跌倒检测系统中，实现了一个完整的实际应用。同时，该项目还涵盖了从数据收集、模型训练、算法应用到结果展示的整个流程，为学习者提供了一个完整的学习案例。