基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测

简介: 基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测


前言

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。

跌倒检测的典型应用场景如下:

  • 智能家居安全系统:在家庭环境中,尤其是对于有老年人或儿童的家庭,跌倒检测可以集成到智能家居安全系统中。通过监控摄像头或传感器,系统可以实时检测家庭成员是否发生跌倒,并及时触发警报或通知相关人员,以便提供及时的救助。
  • 公共场所监控:在公共场所如商场、车站、公园等,人流量大且情况复杂,跌倒事件时有发生。通过安装跌倒检测系统,可以实时监控公共区域,及时发现跌倒事件,并采取相应措施保障人员的安全。
  • 养老院和医疗机构:养老院和医疗机构是老年人或行动不便人群的聚集地,跌倒风险较高。在这些场所部署跌倒检测系统,可以及时发现和处理跌倒事件,降低伤害风险,并提供更好的护理服务。
  • 体育赛事和演出活动:在体育赛事和演出活动中,人员密集且活动频繁,容易发生跌倒等意外事件。通过引入跌倒检测系统,可以实时监控活动现场,确保参与者的安全。
  • 工业安全领域:在工业环境中,工作人员可能会因各种原因跌倒,如设备故障、操作失误等。跌倒检测系统可以及时发现这些情况,并采取相应措施,保障工作人员的安全。

博主通过搜集跌倒的相关数据图片,根据YOLOv8的目标检测技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的行人跌倒检测系统,可支持图片、视频以及摄像头跌倒检测,同时可以将图片或者视频检测结果进行保存

软件基本界面如下图所示:

觉得不错的小伙伴,感谢点赞、关注加收藏!如果大家有任何建议或意见,欢迎在评论区留言交流!

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 支持图片、视频及摄像头进行跌倒检测,同时支持图片的批量检测
2. 界面可实时显示目标位置目标总数置信度用时等信息;
3. 支持图片或者视频跌倒检测结果保存

(1)图片检测演示

点击图片图标,选择需要检测的图片,或者点击文件夹图标,选择需要批量检测图片所在的文件夹,操作演示如下:

点击目标下拉框后,可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。

注:1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。

单个图片检测操作如下:

批量图片检测操作如下:

(2)视频检测演示

点击视频图标,打开选择需要检测的视频,就会自动显示检测结果。点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。

(3)摄像头检测演示

点击摄像头图标,可以打开摄像头,可以实时进行跌倒检测,再次点击摄像头图标,可关闭摄像头。

(4)保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后,会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行

其主要网络结构如下:

2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于跌倒的各类图片,并使用LabelMe标注工具对每张图片中的跌倒目标边框(Bounding Box)进行标注。一共包含1428张图片,其中训练集包含1142张图片验证集包含286张图片,部分图像及标注如下图所示。

图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将跌倒检测的图片分为训练集与验证集放入FallData目录下。

同时我们需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下:

train: E:\MyCVProgram\Fallyolov8Detection\datasets\FallData\train  # train images (relative to 'path') 128 images
val: E:\MyCVProgram\Fallyolov8Detection\datasets\FallData\val  # val images (relative to 'path') 128 images
test:  # val images (optional)
# number of classes
nc: 1
# Classes
names: ['Fall']

注:train与val后面表示需要训练图片的路径,建议直接写自己文件的绝对路径。

数据准备完成后,通过调用train.py文件进行模型训练,epochs参数用于调整训练的轮数,batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整,最小为1】,代码如下:

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# Use the model
if __name__ == '__main__':
    # Use the model
    results = model.train(data='datasets/FallData/data.yaml', epochs=250, batch=4)  # 训练模型
    # 将模型转为onnx格式
    # success = model.export(format='onnx')

3. 训练结果评估

在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示:

各损失函数作用说明:

定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准;

分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准;

动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Ciou Loss,同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分,通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置,提高目标检测的准确性。

本文训练结果如下:

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系,本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5:表示阈值大于0.5的平均mAP,可以看到本文模型的mAP@0.5已经达到了0.86,结果还是很不错的。

4. 检测结果识别

模型训练完成后,我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件,在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。

图片检测代码如下:

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/fall_9.jpg"
# 加载预训练模型
# conf  0.25  object confidence threshold for detection
# iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)
# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后,会将执行的结果直接标注在图片上,结果如下:

以上便是关于此款跌倒检测系统的原理与代码介绍。基于此模型,博主用pythonPyqt5开发了一个带界面的软件系统,即文中第二部分的演示内容,能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持检测结果的保存

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件,均已打包上传,感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。


【获取方式】


本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见文末:

注意:该代码基于Python3.9开发,运行界面的主程序为MainProgram.py,其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行,请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。


相关文章
|
3天前
|
Python
费德勒权变模型(Fiedler Contingency Model)详解与Python代码示例
费德勒权变模型(Fiedler Contingency Model)详解与Python代码示例
|
3天前
|
Python
指数平滑法详解与Python代码示例
指数平滑法详解与Python代码示例
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
深度学习在图像识别中的应用与挑战
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为图像识别领域的核心技术。本文深入探讨了深度学习模型如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在图像识别中的工作原理及应用案例,并分析了当前面临的挑战,如过拟合、数据偏差和计算资源限制等。文章旨在为读者提供深度学习在图像识别领域内的最新进展和未来趋势的全面视角。 【7月更文挑战第23天】
11 5
|
22小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索深度学习在图像识别中的应用与挑战
随着计算能力的飞速提升和大数据时代的来临,深度学习已经成为推动人工智能发展的核心动力。特别是在图像识别领域,深度学习技术通过模拟人脑处理信息的机制,已经取得了令人瞩目的成就。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的关键技术、应用场景以及面临的主要挑战,为读者提供一篇内容丰富、数据支撑的技术分析文章。
|
22小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其所面临的挑战。通过分析深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和Transformer架构,本文揭示了这些模型如何促进语言理解、机器翻译、情感分析和文本生成等任务的进步。同时,文章也指出了数据偏差、模型可解释性不足以及资源消耗等关键挑战,并提出了未来研究的方向。
12 3
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动自然语言处理(NLP)领域进步的关键力量。本文旨在通过数据驱动的分析方法,探讨深度学习技术在NLP中的实际应用案例、所面临的挑战以及未来的发展方向。文章将重点分析深度学习模型如何提升语言理解、机器翻译和情感分析的性能,同时讨论数据依赖性、解释性不足和计算资源要求高等问题。通过对比传统方法与深度学习技术,本文揭示了深度学习在处理复杂语言模式方面的优势及其局限性,为未来研究提供指导。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在医疗影像分析中的应用与挑战
随着计算能力的提升和大数据时代的到来,深度学习技术已经渗透到医疗影像分析的各个领域。本文将探讨深度学习在医疗影像分析中的具体应用,包括疾病诊断、治疗规划及预后评估,并讨论当前面临的主要挑战,如数据隐私保护、模型可解释性以及算法泛化能力等。通过综合分析,旨在为读者提供深度学习技术在医疗领域应用的全面视角及其未来发展的可能性。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 文字识别
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文旨在探讨深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其所面临的挑战。通过分析深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和变压器模型(Transformer)在语言翻译、情感分析和文本生成等任务中的表现,我们揭示了这些模型如何革新了传统NLP方法。同时,本文也指出了深度学习在处理语义理解、数据偏差和模型可解释性方面遇到的困难,并讨论了未来可能的研究方向。
11 4
|
20小时前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为自然语言处理(NLP)领域的核心技术之一。本文深入探讨了深度学习在自然语言处理中的广泛应用,包括语音识别、机器翻译、文本分类等,并分析了当前面临的主要挑战,如模型的可解释性、数据偏差问题以及对抗性样本的防御。通过综合最新的研究成果和实际应用案例,本文旨在为读者提供一个关于深度学习在NLP领域应用的全面视角,并对未来发展趋势进行展望。
12 2
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 监控
深度学习在图像识别中的应用与挑战
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的核心动力。本文旨在探讨深度学习在图像识别中的关键应用,分析其面临的主要技术挑战,并提出相应的解决策略。通过深入讨论卷积神经网络(CNN)的结构优化、数据增强技术、以及对抗性攻击的防御机制,本文揭示了深度学习模型在处理复杂视觉任务时的强大潜力和存在的局限性。此外,文章还关注了深度学习在实际应用中的资源消耗问题,并提出了提高效率的可能途径。
8 2