YOLO摔倒检测是基于YOLO（You Only Look Once）算法的一项重要应用，主要用于实时监控和识别人体摔倒的场景。YOLO算法是一种先进的目标检测技术，以其速度快、精度高、实时性强等特点在目标检测领域占据重要地位。摔倒检测是一个特殊的应用场景，目的在于通过视觉识别技术快速识别出人是否发生摔倒，从而实现及时的警告和救助。 在YOLO摔倒检测中，系统首先需要对监控视频流中的每一帧图像进行实时处理。YOLO算法能够将每一帧图像划分为多个区域，并对每个区域预测边界框和类别概率。在摔倒检测的具体应用中，算法的类别之一即为人体，系统会根据人的姿态、动作和位置信息判断是否出现摔倒的异常行为。 YOLO摔倒检测的关键在于训练模型准确地识别出正常站立和行走的人体姿态，以及摔倒后可能出现的各种姿势。为了训练这样的模型，研究者需要准备大量的带有人体姿态标注的数据集。这些数据集包括正常站立、行走、跌倒等不同姿态的图像样本，训练模型时，还需要对算法进行精细的参数调整和优化。 在实际应用中，YOLO摔倒检测系统可以通过摄像头实时捕捉现场画面，通过算法对视频流中的每一帧图像进行分析，快速识别出摔倒事件。当系统检测到摔倒事件时，可以立即发出警报，并通过预定的通讯渠道通知管理人员或紧急救援人员，以实现对摔倒者的快速响应和救助。 YOLO摔倒检测技术具有广泛的应用前景。在居家养老、残疾人护理、公共场所安全、工业环境等场景中，该技术能够大幅提升安全保障能力。特别是在老年人独居的情况下，摔倒检测可以作为预防和减少摔倒事故的重要手段，通过实时监控减少老年人因摔倒导致的伤害和生命危险。 此外，随着人工智能技术的不断进步和成熟，YOLO摔倒检测的准确性和可靠性也在不断提高。未来，随着技术的进一步优化和普及，YOLO摔倒检测有望在更多领域发挥作用，为社会安全和个体健康提供更加强有力的技术支撑。 YOLO摔倒检测是人工智能技术在安全监控领域的一次成功应用，不仅体现了现代科技在提高生活质量和保障人身安全方面的重要价值，也为未来的技术发展提供了新的思路和方向。

这个是从网上整理的资源，用于目标检测的摔倒检测数据集，格式是voc数据格式。 由于是网上整理的数据集，用于学习和研究。

跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130184256 跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738 跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824 跌倒检测和识别4：C++实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250838

随着人口老龄化趋势的加快, 老人独居现象增多, 为了减少老人摔倒所带来的伤害, 本文对基于双摄像头的摔倒检测技术进行研究. 针对Vibe算法在运动目标检测过程中存在的鬼影问题, 结合了帧间差分法进行鬼影区域的判断, 加快了鬼影的消除, 避免了其干扰. 利用人体外接矩形对检测到的人体进行标记, 求取出人体运动过程中高度、外接矩形高宽比、质心、Hu矩特征, 通过基于阈值分析法和支持向量机(SVM)的摔倒检测算法判断是否摔倒. 为了提高摔倒行为的检测率, 提出采用双摄像头进行联合判断. 实验结果表明, 系统能有效识别摔倒与其他日常行为, 算法准确度高、实时性好.

本数据集为摔倒检测数据集，标注格式为VOC 目标检测框，格式XML，数量为1440

用yolov5算法实现摔倒行为检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，相应的训练参数见runs/train下面的相应图形，检测效果见runs/detect目录下。可以用来做异常行为或者智能守护中的摔倒行为检测等应用。

matlab语言之视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

针对自动扶梯上乘客易摔倒的安全隐患，设计一款基于机器视觉的人体摔倒行为识别系统及扶梯自动急停装置.借助OpenPose人体关节点检测算法提取目标人体的骨骼特征，利用Inception V3网络模型搭建分类器，对采集的骨骼特征信息分类，以识别乘客摔倒行为.训练结果表明单人、多人样本的测试精度最高可达98.9%、80.0%.识别摔倒行为后将检测结果以无线通讯的方式发送至基于STM32微控制器及多种传感器的急停装置.最后，在模拟的扶梯环境下进行实验测试，测试结果表明该扶梯自动急停系统的控制实时性良好.

人的姿态检测，尤其是老年人的行为监护，比如站，坐，躺，以及摔倒等。

摔倒检测数据集 5000+ 图片带 xml、txt标签，用于摔倒检测，可用于yolo等进行训练、检测