Mediapipe框架与KNN算法打造人体跌倒识别系统

资源摘要信息: "基于Mediapipe框架与KNN算法的3D人体骨架检测和跌倒识别系统" 该项目的核心是结合Mediapipe框架和KNN算法来实现对人体3D骨架的检测，并通过KNN算法来判断人体是否发生跌倒。Mediapipe是由Google开源的一个跨平台框架，支持在移动设备和桌面端运行，主要应用于实时人体姿态估计、手势识别等任务。而KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基本分类与回归方法，用于分类时，KNN算法是通过测量不同特征值之间的距离进行预测。 1. Mediapipe框架应用： Mediapipe框架提供了一系列的机器学习模型，可以通过摄像头实时捕捉人体动作，进行人体关键点检测，并输出3D骨架数据。该框架使用起来相对简单，能够快速集成到各种应用中，包括移动应用和网页应用，且兼容性强，性能良好，即便是入门级的硬件设备也能实现不错的识别效果。 2. KNN算法原理： KNN算法是一种基于实例的学习，或称为懒惰学习，主要思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法在进行分类时无需训练，可以利用全部训练数据进行预测，其性能取决于k值的选择和距离度量方法。在人体跌倒识别系统中，可以通过KNN算法来识别特定的行为模式是否符合跌倒特征。 3. 项目操作说明： 项目提供了四个主要的Python脚本，分别是Train_Model.py、KNN-Model.py、Mediapipe_Poe.py和操作说明文档，帮助用户理解项目的工作流程。 - Train_Model.py脚本用于提取训练数据。用户需要按照程序指引进行操作，通过摄像头捕捉人体动作，并通过“空格键”标记数据，区分正常姿态和跌倒姿态，提取这些数据并存储为csv文件格式。 - KNN-Model.py脚本则是基于提取的训练数据，利用KNN算法对数据进行分类。通过KNN模型，将人体动作分为跌倒与非跌倒两种类别。 - Mediapipe_Poe.py脚本用于展示最终的人体骨架检测与跌倒识别结果。它会使用Mediapipe框架实时捕捉人体动作，并运用已经训练好的KNN模型进行判断，实时显示识别结果。 4. 适用人群与目的： 该系统源码适合作为计算机视觉、深度学习、模式识别等领域的学习者以及正在做毕设的同学的参考。对于想了解如何将Mediapipe框架应用于实际问题解决，并且希望通过KNN算法实现行为分析的开发者来说，该项目提供了一个良好的实践案例。 5. 项目优势与应用场景： 使用Mediapipe框架能够帮助开发者快速搭建起人体骨架检测的系统，而KNN算法的引入让系统能够对检测到的行为模式进行分类识别，这对于提升用户安全，特别是在老年人监护、儿童看护、运动分析等场景具有实际意义。例如，在老年人家中安装监控系统，实时监控老人活动，一旦系统识别到跌倒等异常行为，可以立即通知家人或者紧急联系人，有效预防意外事故的发生。