高分摔倒姿态识别系统源码及操作指南(yolov5+openpose)

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0 下载量 54 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 40.27MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源是一个使用yolov5和openpose技术相结合实现的摔倒姿态识别检测系统,包括源码、模型和项目操作说明。该系统的源码都是经过本地编译过可运行的,评审分达到95分以上,难度适中,内容经过助教老师审定,满足学习和使用需求。" 知识点详细说明: 1. yolov5和openpose技术应用: yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法,具有速度快,精度高等特点。openpose是一种基于深度学习的人体姿态估计算法,能够检测人体骨骼关键点。本项目通过结合这两种技术,实现了一个摔倒姿态识别检测系统。 2. 摔倒姿态识别检测系统的实现过程: 首先,系统会通过yolov5进行目标检测,检测到人体后,会根据坐标将人的图片扣出,然后将图片输入到openpose进行姿态检测。通过检测到的人体骨骼关键点,系统可以判断出人体的姿势,从而识别出摔倒姿态。 3. 摔倒姿态识别检测系统的运行方法: 运行detect.py,系统会首先进行yolo目标检测,检测到人后,会根据框框的宽高比进行判断,后续可自行修改。然后,根据坐标将人的图片扣出给openpose进行姿态检测。runOpenpose.py文件则用于跑openpose模型,获取人体的关键点图。 4. 摔倒姿态识别检测系统的训练方法: 如果需要检测其他的姿势,可以收集图片,运行runOpenpose.py文件获得人体的关键点图,然后对人体的关键点图进行分类,并放在data/train 和 data/test目录下,最后运行action_detect/train.py进行训练。 5. 摔倒姿态识别检测系统的应用: 该系统可以应用于各种需要摔倒检测的场景,例如老年人监护、施工现场安全管理等。通过实时监测,一旦检测到摔倒姿态,系统可以立即发出警报,提醒相关人员进行处理,提高安全防护水平。 以上就是基于yolov5和openpose人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别检测系统的相关知识点。希望对你有所帮助。