编号：A655
大小：241M
环境：Python3.9、OpenCV4.8.1、torch2.1.1
简介：深度学习之基于YoloV8的行人跌倒检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)，跌倒是一种常见的意外事件，尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说，跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此，及时准确地检测跌倒事件，对于保护人们的生命安全，提供紧急救助，减少伤害程度至关重要。本文基于YOLOv8深度学习框架训练一个进行跌倒目标检测的模型，开发了一款行人跌到检测系统。并结合python与PyQT5实现了UI界面，更方便进行功能的展示。该软件支持图片、视频以及摄像头进行跌倒目标检测，并保存跌倒检测结果。
跌倒是一种常见的意外事件，尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说，跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此，及时准确地检测跌倒事件，对于保护人们的生命安全，提供紧急救助，减少伤害程度至关重要。因此，跌倒检测在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高人们的生活质量和安全保障具有重要意义。
文件说明：

运行展示

run MainProgram.py
主界面

图片检测

视频检测

实时检测

运行train.py可以进行训练
将文件【datasets/FallData/data.yaml】中train,val数据集的绝对路径改为自己项目数据集的路径
train: E:\MyCVProgram\Fallyolov8Detection\datasets\FallData\train
val: E:\MyCVProgram\Fallyolov8Detection\datasets\FallData\val

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频