Mediapipe与KNN算法结合实现3D人体骨架检测和跌倒识别系统

Mediapipe是由Google开发的一个跨平台的多媒体框架，用于构建流水线来处理多媒体数据，尤其擅长于实时的人体姿态估计。该项目利用Mediapipe框架中的人体骨架检测模块，提取人体的关键点信息，并基于这些信息通过KNN算法来识别人体是否发生了跌倒，实现了一个完整的跌倒识别系统。 KNN（K-Nearest Neighbors，K-最近邻）算法是一种基本分类与回归方法，通过对样本数据的分类，将新数据根据距离最近的K个样本的属性来预测新数据的属性。在本项目中，KNN算法被应用于基于骨架关键点的特征数据进行分类，用以判断当前人体的姿态是否属于跌倒状态。 项目的难度适中，适用于学习和使用目的，特别是对于大学生的毕业设计、期末大作业或课程设计等具有实践意义的项目。源码已经过本地编译，下载后只需按文档配置好开发环境即可运行。通过这个项目，学习者可以深入了解和掌握Mediapipe框架的使用方法，学习如何利用机器学习算法处理实际问题，并提高编程和问题解决的能力。 资源的文件名“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”清晰地表达了项目的核心内容，即使用Mediapipe框架和KNN算法相结合的方式来检测和识别人体3D骨架，并实现跌倒事件的自动识别。开发者需要熟悉Mediapipe的API调用，理解骨架关键点数据的提取方式，以及掌握KNN算法的工作原理和编程实现。同时，还需要有一定的软件开发能力，以及对机器学习算法应用的了解，以确保整个系统能够正常运行并达到预期的效果。 综上所述，该资源提供了一个良好的实践平台，不仅能够帮助学习者更好地理解和掌握Mediapipe框架和KNN算法的应用，而且还有助于提升综合性的技术应用能力。"