1.背景

随着当今 会老龄化的加快,老年人口比例越来越大,老年人的身体健康及安全问题逐渐成为家庭及 会关注的焦点。老年人跌倒是导致其伤残、失能甚至死亡的主要原因之一,老年人跌倒后不能及时发现并寻求帮助往往会使后果更加严重,鉴于跌倒对老人的伤害之大,一款能够准确检测老人跌倒的设备至关重要。基于计算机视觉的智能监控系统由于其实时性、成本低、可多任务并行等优点成为老人摔倒问题的研究热点。

2.图片演示

3.视频演示

Python基于HRHet的跌倒检测系统（源码＆教程）_哔哩哔哩_bilibili

4.HRNet方法介绍

中科大和微软亚洲研究院，发布了新的人体姿态估计模型，刷新了三项COCO纪录，还中选了CVPR 2019。

这个名叫HRNet的神经 络，拥有与众不同的并联结构，可以随时保持高分辨率表征，不只靠从低分辨率表征里，恢复高分辨率表征。如此一来，姿势识别的效果明显提升：

在COCO数据集的关键点检测、姿态估计、多人姿态估计这三项任务里，HRNet都超越了所有前辈。

6.跌倒数据集

experiments 目录下新建配置文件 eg: experiments/own/own_hrnet_w18.yaml

修改 DATASET中 ，ROOT、TRAINSET、TESTSET 目录路径 ，DATASET: 数据集名称
修改MODEL中 ，NUM_JOINTS: 对应自己训练集特征点数

lib/datasets 中 新建 own.py 用于根据自己数据格式读取数据 拷贝 face300w.py内容, 修改类名和__getitem__方法

center,scale 计算公式

根据自己格式读取. 我生成的是json格式.

修改 lib/datasets/init.py 增加自己的数据集名称 (yaml 中设置的名称)

修改 lib/core/evaluation.py compute_nme 方法 ，增加自己的特征点数 取两个眼角下标。

修改 utils/transforms.py 中 fliplr_joints 方法 ( FLIP=false 无需改 )
** 据自己的特征点标注下标，如果从下标0开始标注，不需要 -1 ，类似 WFLW 数据集

打开cmd输入

开始训练

8.训练过程

9.系统整合

下图源码＆环境部署视频教程＆数据集＆自定义UI界面

10.参考文献

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[2]图像阈值分割算法及对比研究[J]. 詹志宇,安友军,崔文超. 信息通信. 2017(04)
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[4]基于树莓派的物联 应用[J]. 刘继元. 电子世界. 2016(08)
[5]老年人跌倒检测系统的研究现状与发展趋势[J]. 高青,陈洪波,冯涛,朱振朋. 医疗卫生装备. 2015(12)
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[16]中国老年人口的家庭居住、健康与照料安排——第六次人口普查数据分析[J]. 张翼. 江苏 会科学. 2013(01)
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