Mediapipe与KNN实现人体3D骨架及跌倒识别系统

资源摘要信息:"本资源是一个毕业设计项目，它基于Mediapipe框架和KNN算法，旨在实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统。Mediapipe是一个跨平台的框架，能够实时处理各种媒体数据，非常适合实时的人体姿态估计和骨架跟踪。而KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本的分类与回归方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 项目使用Mediapipe框架进行人体3D骨架的实时检测，利用KNN算法对检测到的骨架数据进行分析，以识别是否发生了跌倒行为。项目中包含一个训练数据提取的环节，通过Train_Model.py文件来实现正常和跌倒姿态数据的提取，并将这些数据保存为CSV格式，以便用于后续的机器学习模型训练。 KNN-Model.py文件用于执行KNN算法对提取的数据进行分类处理，这是一个简单而强大的分类方法，在没有复杂数据结构的限制下，KNN算法能够对新的数据点进行分类。接着，Mediapipe_Poe.py文件用于演示整个系统的姿态检测功能，通过这个演示可以看到实时的人体骨架跟踪和跌倒识别的结果。 该项目设计的主要目标是帮助正在做毕设的同学以及需要项目实战经验的深度学习、计算机视觉和模式识别领域的学习者。它可以作为一个完整的课程设计、期末大作业来使用，同时也可以为学习者提供学习和参考的资料。整个项目包含了完整的源码和操作说明，使其可以直接作为毕业设计使用。 在本项目的实践过程中，学习者将能够深入理解Mediapipe框架的应用、KNN算法的实现、数据采集和处理、模型训练以及系统演示等关键知识点。此外，通过项目的操作实践，学习者可以提升自己的实战经验，加深对计算机视觉和机器学习理论的理解，为未来的专业工作或进一步学习打下坚实的基础。" 【标题】:"毕业设计基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明.zip" 【描述】:"基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。 【标签】:"毕业设计 算法 3d 软件/插件" 【压缩包子文件的文件名称列表】: code