基于yolov5和openpose实现摔倒检测的人工智能项目

本资源是一套针对摔倒检测的人工智能项目实践指南，包含了使用yolov5进行人体检测和openpose进行姿态检测的技术细节和代码实现。该实践项目的目标是通过结合两种检测技术来实现在监控视频中自动检测人体摔倒事件的功能。该项目的实践步骤、关键代码点以及如何根据特定姿势进行训练都有所涉及。 知识点如下： 1. **yolov5人体检测**： - yolov5是一个轻量级且性能卓越的深度学习目标检测模型，特别适合用于实时检测场景。 - yolov5采用卷积神经网络（CNN）架构，能够高效地识别图像中的物体，并给出它们的位置和类别。 - 在摔倒检测中，yolov5主要用于检测图像中的人体。 2. **openpose姿态检测**： - openpose是一个开源的多人姿态估计工具，它能够识别图像或视频中人体的关键点。 - 通过openpose检测到的人体关键点，可以进一步分析人体姿势，例如站立、坐着、跪着或摔倒等。 - openpose不仅适用于二维关键点检测，还支持三维姿态估计。 3. **摔倒检测实现流程**： - **关键点图的获取**：首先通过运行runOpenpose.py脚本，获得人体的关键点图。 - **yolov5目标检测**：其次运行detect.py，利用yolov5进行目标检测，识别图像中的人体。 - **姿态检测**：检测到人体后，将图像区域切割出来，并送入openpose进行姿态检测。 - **摔倒姿势分析**：通过分析openpose输出的关键点图，可以判断是否发生了摔倒事件。 4. **模型训练与测试**： - 如果需要检测其他特定姿势，可以通过收集标注好的图片数据，使用runOpenpose.py生成关键点图。 - 将关键点图按照类别进行分类，分别存放到data/train 和 data/test目录下。 - 使用action_detect/train.py脚本对模型进行训练，以适应特定姿势的检测。 5. **代码实现细节**： - 在detect.py的169行，代码中增加了基于框框宽高比的判断逻辑，以优化对人的检测。 - 在runOpenpose.py的159行，代码中引入了一些限制条件，开发者可以依据需求进行调整。 6. **数据集与模型保存**： - 保存的关键点图默认放置在data/test目录下，具体保存位置可以在pose.py的draw方法中设置。 - 获得的关键点图和模型训练结果可以用于后续的模型评估和应用部署。 该资源是计算机视觉和深度学习领域实践的宝贵资料，适合具有一定基础的专业人士参考学习。通过学习该资源，开发者能够掌握如何利用现有工具进行摔倒检测项目的构建，并能够对项目中的关键代码和算法进行改进和优化。