深度学习之基于YoloV8的行人跌倒目标检测系统

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一项目简介

   世界老龄化趋势日益严重，现代化的生活习惯又使得大多数老人独居，统计数据表明，跌倒是老年人的主要致伤原因。利用先进的计算机技术、传感器技术和图像信息处理技术实现人体跌倒自动检测，不仅可以为跌倒老人提供及时的治疗、减少救治费用、有效减少因延误发现和治疗而致死的可能性，更可以有效减少用于老年人护理的人工费用、提高老年人生活质量。

二、功能

  深度学习之基于YoloV8的行人跌倒目标检测系统,包含训练好的模型,检测精度高,支持图像识别、视频视频、摄像头实时识别三种模式，可调节置信度，源码注释详细。

环境：Python3.10、torch2.0、Pycharm

三、行人跌倒目标检测系统

四. 总结

  系统通过对对传入的图片进行一系列预处理，通过不断减弱外界的因素来对于行人跌倒的影响，我们采用了YOLOv8深度卷积网络对爬虫爬取到的行人跌倒检测数据集来进行数据处理训练，并在数据集上多次训练，最终实现了对于行人跌倒情况的检测取得了较为理想的效果，这说明该次实验是有价值的，证明该方法是有价值的，但是期间仍存在部分问题，例如图片中行人跌倒过多或者非常不清晰的情况下，本模型有可能会误识别，这种情况下对于行人跌倒的检测却并不理想，之后的改进可以从这点出发，来进一步改善网络设计，提升检测精确度，提高检测效率与成绩。