BeSafeBox-跌倒检测Android应用 BeSafeBox是一个跌倒检测Android应用程序。 使用一个按钮，您可以启动后台服务，该服务将跟踪您的活动-加速度计数据。 如果您倒塌/掉落在地面上，模型将随后检测到撞击和不活动。 如果识别到跌倒，则会触发警报。 它会尝试吸引周围的希望，希望有人会注意到您可能需要帮助。 您可以使用解锁的屏幕自行呼叫帮助或消除警报。 急救人员也可以使用您的电话联系紧急服务，因为它会覆盖屏幕锁定并向拨号器显示紧急按钮。 如果没有人响应警报，则该应用程序会在60秒钟后发送短信和邮件给紧急联系人，并提供坐标和格式化的Google地图链接，这些链接从GPS到您的位置。 为了提高可靠性，应将电话放在裤子的口袋里。 该应用程序易于使用，只需单击一个按钮。 :old_woman: :old_man: 关于实施 BeSafeBox使用根据碰撞事件的加速度计算得出的精选数学特征。 然后将这些功能传递给

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人体姿态估计目前最为广泛的应用是在智能监控中.随 着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,智能监控 系统的应用领域在不断扩大.智能监控与普通监控的区别主 要在于其将人体姿态估计算法、判断监控画面场景中的人体姿态,提取其中的关键信 息,当出现异常行为时及时向用户发出提示. 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34351067/article/details/124258600 本源码主要识别多人(最多5人).的异常行为：打架和摔倒，走动，站立。本源码可以在限时免费的云gpu上运行调试，也可以本地电脑运行，支持自建数据集和动作检测训练。售后可以发私信， 或者加qq 568897492

跌倒检测，YOLO4和YOLOfastest两种方法，一种快（CPU20毫秒）完全达到了实时检测，一种准（CPU200毫秒，但是飞常准），由于只是PYTHON写，只需要依赖OPENCV，以后打算用C++改写。详情请看说明里面的算法流程

保证良心，4000张训练集数据+1000张验证集数据，分为Up,Down,Squat三种姿态。一共5000个图像数据集，比那些动辄100块的数据集又没几张图片来的好。VOC验证集中缺少200张左右，可以自己从YOLO格式转过来，YOLO数据格式是全的。有些图片中没有人体目标,所以label文件会比训练集和验证集少几张是正常情况。

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