此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文:基于深度学习的跌倒检测系统(UI界面+YOLOv5+训练数据集)中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。
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功能:跌倒监测系统用于智能化监测是否有行人跌倒,通过深度学习技术对视频、图片、摄像头等画面进行跌倒检测,分析并安全提醒。跌倒监测系统主要用于日常生活中行人跌倒情况的识别,监测画面中可能已经出现跌倒的行人位置、数目、置信度等;采用先进的深度学习技术,可对图片、视频和摄像画面中的跌倒行人进行精准监测,模型易于更换和改进;系统设计有注册登录功能,方便用户进行管理和使用;跌倒监测结果实时显示,可用于安防监控,也可用于跌倒情况自动化分析;单个目标逐个标注、显示,并进行数据展示,检测结果可浏览、回看、保存。
文件夹内包含的文件详情如下:
- 完整程序文件(.py等)
- UI界面源文件、图标(.ui、.qrc、.py等)
- 训练测试数据集、视频文件(.png、.jpeg、.mp4等)
- 训练测试代码
附件中的文件夹压含以下内容:
部分效果演示
(一)登录注册界面
(二)选择跌倒图片识别
(三)跌倒视频识别效果展示
(四)开启摄像头检测
注意事项:
(1)如何使用代码及注意事项见我的博文,详细技术细节请参阅本人博客:基于深度学习的跌倒检测系统(UI界面+YOLOv5+训练数据集);
(2)注意:虚拟产品一经售出概不退款!
(3)版权所有,未经许可禁止转载及用于商业化用途;
(4)该代码采用Pycharm+Python3.8开发,经过测试能成功运行,运行界面的主程序为runMain.py和LoginUI.py,测试图片脚本可运行testPicture.py,测试视频脚本可运行testVideo.py。为确保程序顺利运行,请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。