深度学习智慧安防基于 YOLOv8 深度学习的摔倒检测系统摔倒检测数据集-北京尧图网络

智慧安防-基于深度学习的摔倒检测系统】模型yolov8支持图片视频摄像头检测准确率90%软件 anaconda和pycharm内含600张摔倒数据集包括[‘Down’, ‘Person’]2类基于YOLOv8的摔倒检测系统一、项目核心信息表项目详情说明系统名称基于YOLOv8深度学习的摔倒检测系统技术框架后端Python PyQt Ultralytics YOLOv8前端PyQt界面核心功能图片/视频/摄像头实时摔倒检测、结果可视化、检测信息记录与保存模型YOLOv8目标检测模型数据集共600张图像包含2类目标Down摔倒、Person站立人员准确率模型在测试集上准确率约90%开发环境Python 3.8~3.10Anaconda、PyCharm运行方式本地桌面端软件支持图片、视频文件及USB摄像头输入二、应用场景场景具体用途居家养老安防老人家中摔倒自动识别触发告警降低独居老人意外风险养老院/护理机构公共区域摄像头实时监控快速发现老人跌倒事件公共场所安防商场、学校、医院等场所的人员摔倒事件自动检测毕设/课程项目深度学习目标检测的实战项目可扩展行为识别功能工业现场安全工厂车间内工人摔倒/倒地检测辅助安全管理三、关键标签#YOLOv8#摔倒检测#目标检测#深度学习#计算机视觉#居家安防#养老院监控#PyQt#Python#毕业设计四、核心构建代码示例1. 数据集目录结构YOLO格式fall_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练集图片 │ └── val/ # 验证集图片 ├── labels/ │ ├── train/ # 对应YOLO格式标注txt文件 │ └── val/ └── fall.yaml # 数据集配置文件2. 数据集配置文件fall.yamlpath:./fall_datasettrain:images/trainval:images/valnc:2names:0:Down# 摔倒1:Person# 站立人员3. 模型训练代码train_fall.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载预训练模型YOLOv8smodelYOLO(yolov8s.pt)# 开始训练resultsmodel.train(data./fall_dataset/fall.yaml,epochs100,imgsz640,batch8,device0,workers4,patience15,projectruns/train,namefall_detection,exist_okTrue,pretrainedTrue)print(训练完成模型保存在 runs/train/fall_detection/weights/)# 验证模型metricsmodel.val()print(fmAP50:{metrics.box.map50:.4f})if__name____main__:main()4. PyQt检测系统核心代码fall_detect_gui.pyimportsysimportcv2importpandasaspdfromPyQt5.QtWidgetsimport*fromPyQt5.QtCoreimport*fromPyQt5.QtGuiimport*fromultralyticsimportYOLOclassFallDetectionSystem(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle(基于YOLOv8的摔倒检测系统)self.setGeometry(100,100,1200,800)self.modelYOLO(runs/train/fall_detection/weights/best.pt)self.detection_results[]self.initUI()definitUI(self):# 左侧控制面板left_widgetQWidget()left_layoutQVBoxLayout(left_widget)# 文件导入self.btn_imgQPushButton(导入图片)self.btn_videoQPushButton(导入视频)self.btn_cameraQPushButton(开启摄像头)self.btn_saveQPushButton(保存结果)self.btn_img.clicked.connect(self.load_image)self.btn_video.clicked.connect(self.load_video)self.btn_camera.clicked.connect(self.toggle_camera)self.btn_save.clicked.connect(self.save_results)left_layout.addWidget(self.btn_img)left_layout.addWidget(self.btn_video)left_layout.addWidget(self.btn_camera)left_layout.addWidget(self.btn_save)# 检测结果信息self.info_labelQLabel(检测结果信息)self.info_tableQTableWidget()self.info_table.setColumnCount(5)self.info_table.setHorizontalHeaderLabels([序号,文件路径,类别,置信度,坐标位置])left_layout.addWidget(self.info_label)left_layout.addWidget(self.info_table)# 右侧图像显示self.image_labelQLabel(检测画面)self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)# 主布局main_layoutQHBoxLayout()main_layout.addWidget(left_widget,1)main_layout.addWidget(self.image_label,3)central_widgetQWidget()central_widget.setLayout(main_layout)self.setCentralWidget(central_widget)self.timerQTimer()self.timer.timeout.connect(self.update_frame)self.capNonedefload_image(self):path,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择图片,,Images (*.png *.jpg *.jpeg))ifpath:self.current_pathpath self.process_image(path)defload_video(self):path,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择视频,,Videos (*.mp4 *.avi))ifpath:self.capcv2.VideoCapture(path)self.timer.start(30)deftoggle_camera(self):ifself.capisNoneornotself.cap.isOpened():self.capcv2.VideoCapture(0)self.timer.start(30)self.btn_camera.setText(关闭摄像头)else:self.cap.release()self.timer.stop()self.btn_camera.setText(开启摄像头)defprocess_image(self,img_path):imgcv2.imread(img_path)resultsself.model.predict(img,conf0.5)self.draw_and_display(img,results[0].boxes)self.update_result_table(results[0].boxes,img_path)defupdate_frame(self):ret,frameself.cap.read()ifnotret:self.timer.stop()returnresultsself.model.predict(frame,conf0.5)self.draw_and_display(frame,results[0].boxes)self.update_result_table(results[0].boxes,摄像头/视频流)defdraw_and_display(self,img,boxes):forboxinboxes:x1,y1,x2,y2map(int,box.xyxy[0])clsint(box.cls[0])conffloat(box.conf[0])label摔倒ifcls0else站立color(0,0,255)ifcls0else(0,255,0)cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),color,2)cv2.putText(img,f{label}{conf:.1%},(x1,y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,color,2)img_rgbcv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)h,w,cimg_rgb.shape qimgQImage(img_rgb.data,w,h,c*w,QImage.Format_RGB888)self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimg).scaled(self.image_label.size(),Qt.KeepAspectRatio))defupdate_result_table(self,boxes,source):self.info_table.setRowCount(0)fori,boxinenumerate(boxes):clsint(box.cls[0])conffloat(box.conf[0])coordslist(map(int,box.xyxy[0].tolist()))self.info_table.insertRow(i)self.info_table.setItem(i,0,QTableWidgetItem(str(i1)))self.info_table.setItem(i,1,QTableWidgetItem(source))self.info_table.setItem(i,2,QTableWidgetItem(摔倒ifcls0else站立))self.info_table.setItem(i,3,QTableWidgetItem(f{conf:.2%}))self.info_table.setItem(i,4,QTableWidgetItem(str(coords)))self.detection_results.append([i1,source,摔倒ifcls0else站立,conf,coords])defsave_results(self):dfpd.DataFrame(self.detection_results,columns[序号,文件路径,类别,置信度,坐标位置])df.to_csv(fall_detection_results.csv,indexFalse,encodingutf-8)QMessageBox.information(self,保存成功,检测结果已保存为 fall_detection_results.csv)if__name____main__:appQApplication(sys.argv)windowFallDetectionSystem()window.show()sys.exit(app.exec_())

深度学习智慧安防基于 YOLOv8 深度学习的摔倒检测系统摔倒检测数据集

相关推荐

HarmonyOS ArkTS 工具网格与路由导航：从小工具百宝箱看卡片式布局与页面跳转的实战技巧

装饰画点钻机五年实操笔记：从手工到自动化的真实经历

数据治理“久病不愈”？中翰软件：试试“本体论”这味药

更多资讯

曲线拟合与插值技术：从贝塞尔到NURBS的工程实践

配电网移动电源动态调度算法与MATLAB实现

光伏电站阴影分析技术及优化策略

reference 速查手册：uv —— 用 Rust 打造极速 Python 包与项目管理工具

OCPP协议版本对比：1.6、2.0.1与2.1的核心差异与选型指南

老奶奶C语言入门教程系列——第7课_同时存好几个数

今日更新

51单片机开环控制磁阻传感器的硬件匹配与代码实现

AI Agent安全操作数据库：SQL注入防御与参数化查询实战

Android逆向实战：还原激励类App签到接口的签名算法

本周精选

AI驱动的自动化专利分析平台技术解析

LeetCode-Go 题解：1252. Cells with Odd Values in a Matrix（奇数值单元格计数）双解法剖析

在线答疑系统Java毕设实战：Spring Boot前后端分离与状态流转

本月热门

基于YOLO的焊缝缺陷检测：从数据标注到工业部署全流程实践

分布式服务的决策记录

创业产品的首版范围

读完文章，想聊聊您的网站？