Mediapipe与KNN结合的人体骨架检测与跌倒识别系统

资源摘要信息:"该项目是基于Mediapipe框架和KNN算法的人体3D骨架检测与人体跌倒识别系统源码。项目源码已经过严格调试，可以确保顺利运行，适合计算机相关专业的学生和从业者使用。本项目可以作为课程设计、期末大作业或者毕业设计。源码文件主要包含四个部分： 1. Train_Model.py文件，用于提取训练数据。在该脚本中，用户需要执行程序，并在出现提示时按下空格键，以分别提取正常姿态和跌倒姿态的数据，这些数据将被保存为csv文件格式，用于后续的模型训练。 2. KNN-Model.py文件，负责使用KNN算法对提取的数据进行分类。通过训练集数据，KNN算法能够识别出新的输入数据属于哪种姿态类别，即正常姿态或者跌倒姿态。 3. Mediapipe_Poe.py文件，用于演示如何通过Mediapipe框架检测人体3D骨架，并将检测到的姿态用于跌倒识别系统的演示。 4. 项目操作说明文档，详细解释了如何使用项目文件，包括每个Python脚本的运行步骤和运行环境要求。 本项目中的关键技术点包括： - Mediapipe框架：由谷歌开发的开源框架，可以实时检测人体姿态、手势、面部特征等多种输入，并且能够处理多类传感器数据。该项目使用Mediapipe进行人体骨架检测，它可以捕获人体关键点并以3D模型形式展示。 - KNN算法（K-Nearest Neighbors）：这是一种基本分类与回归方法。算法通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。在本项目中，KNN被用作分类器，对提取的姿态数据进行分类，以区分正常姿态和跌倒姿态。 - 人体姿态识别与跌倒检测：在实现人体姿态识别方面，Mediapipe框架提供了强大的功能，能够实时追踪人体关键点，为跌倒检测提供准确的输入数据。同时，KNN算法的分类作用是将检测到的姿态数据判断为正常站立还是跌倒，这可以帮助进行实时监控，尤其适用于老人和小孩的居家照护。 该项目的使用，不仅可以作为学生完成毕设的工具，还能够帮助对深度学习、计算机视觉以及模式识别有研究兴趣的学习者提供实战经验和参考。整体而言，此项目充分体现了现代人工智能技术在实时监测和安全领域的应用潜力。" 【注】: 为了遵循任务要求，以上内容详细且完全基于给定文件信息，并未额外包含无关内容。