为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

用于人体姿态估计的DCPose算法的预训练模型以及yolov3的模型，详情见https://github.com/Pose-Group/DCPose/blob/main/docs/Installation.md，源文件在谷歌网盘上不方便下载，将此文件放在DCPose下即可，具体使用参照github

视频转Pose3D-通过视频预测3d人的姿势。 环境：Linux系统；Python> 3.6发行版 依存关系配套 火炬> 0.4.0；火炬样本；ffmpegtqdm；opencv-python（使用pip安装）；matplotlib；2D联合探测器 ------------ 2D姿势到3D姿势和可视化部分来自VideoPose3D。 一些“ In the wild”脚本是从另一个fork改编的。 项目结构和./videopose.py运行脚本从此仓库改编而来

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全，最大程度地降低突发事件所带来的危害。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow13.1 Python3.6 cuda10 里面的word文档有详细介绍。 源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link word文档有详细的配置说明下载后有问题加q 568897492

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow15 Python3.7 cuda10.1 里面的word文档有详细介绍。源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址1：关注公众号绑定微信领取新手任务奖励 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link 新的免费云注册地址2 mistgpu.com/i/238056 word中的apt-get 前面要加sudo 下载后有问题加q 568897492

CVPR2017的最新论文，实时的人体姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助

摄像头人体姿态检测 opencv 人体姿态检测 Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

适合用c++或者python的小伙伴来学习

可以输出17个点的简易姿态评估模型，我自己的企业级产品就在使用，效果还是不错的，只要背景不是乱得太可以，或者衣服的颜色与背景混合严重，基本上都是可以正常的评估出来的。这个模型的好处就是速度非常快，基本上是所有已知模型中速度最快的一个。包内的.h文件是已经被代码化后的定义文件，直接使用NCNN的二进制接口加载就可以了

第1章 绪论 1.1 研究背景 对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用到了图像处理方面的相关知识，但计算机却没有参与到整个过程中。但是，数字图像的处理离不开一定的储存空间与计算技巧的配合，与计算机发展技术成正比关系[1]。 从20世纪50年代开始，计算机的发展才向前迈进了一大步，人们在处理图形以及图像信息时已经有意识的将计算机的功能利用起来，增加工作的便利性[2]。 从图像处理技术的兴起到