基于Android智能手机的心电与跌倒监测系统.pdf

UMAFall：跌倒检测数据集(19组移动痕迹）.zip

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yolov5 跌倒数据集

基于深度学习的视频中人物跌倒检测系统

1、yolov5行人摔倒检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的行人摔倒检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张行人摔倒检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5行人摔倒检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的行人摔倒检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张行人摔倒检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、yolov3行人跌倒检测，包含yolov3训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在行人跌倒数据集中训练得到的权重，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码，可以和YOLOv5共用一个环境，配置好环境就可以加载已经训练好的模型直接进行测试，得出结果

欢迎来到重力计划！ 我们正在研究计算机科学@NTNU，并且正在为SINTEF做一个项目，这是我们的最终学士学位项目。 该项目的主要目标是使用Android手机和手表制作跌倒检测系统。 我们将尝试使用两个设备中的加速度计和其他传感器来使检测更加可靠。 其他目标包括使用多种算法并完善检测系统。 请阅读以获取我们的技术用户手册。 整个项目都是开源的。 该代码是根据获得 Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with this work for additional information regarding copyright ownership. The ASF l

老年人随着年龄的增长，身体机能的下降，会面对来自生活中的各种跌倒风险