来这里发现更多有趣案例HaaS开发框架HaaS积木方案，赋能生态开发者，让您快速找到自己需要的解决方案，硬件主板与外设，以及各种应用组件。https://haas.iot.aliyun.com/solution跌倒检测系统 下图是本案例除硬件连线外的 3 步导学，每个步骤中实现的功能请参考图中的说明。简介 据 Forbes 报道，到 2050 年，全球 60 岁以上的人口预计将达到 20
跌倒检测 Fall detection has become an important stepping stone in the research of action recognition — which is to train an AI to classify general actions such as walking and sitting down. What humans in
摘要：跌倒监测系统用于智能化监测是否有行人跌倒，通过YOLOv5的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。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面及训练数据集。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；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
所有目标检测已成为动作识别研究的重要垫
原创
2021-07-16 16:20:02
1032阅读
老人跌倒检测识别预警系统采用物联网技术，老人跌倒检测识别预警系统通过人工智能视频分析算法利用在养老院的房间、
跌倒检测思路分享
原创
2021-06-23 09:37:38
841阅读
1.背景随着当今社会老龄化的加快,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社会关注的焦点。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
# 实现 Android 防跌倒检测的步骤
在现代移动应用开发中，用户安全是一个重要的考虑点。防跌倒检测是一个可以提高用户安全性的功能。今天，我将以一名经验丰富的开发者的身份，指导一位刚入行的小白通过简单的步骤实现“Android 防跌倒检测”功能。
## 整体流程
以下是开发防跌倒检测应用的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置Andr
人脸检测是计算机视觉领域的一个基础且广泛应用的任务，它旨在从图像或视频流中识别并定位人脸。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的接口供开发者进行图像处理和视觉算法的研究。在本文中，将详细介绍如何使用OpenCV来实现人脸检测功能。环境准备首先，确保已经安装了Python和OpenCV。可以通过以下命
《老人跌倒检测物联网实现指南》
## 引言
随着老龄化社会的到来，老人跌倒成为了一个值得关注的问题。为了解决这个问题，我们可以利用物联网技术来实现老人跌倒检测。本文将指导一位刚入行的小白如何实现这个项目。
## 项目流程
下面是实现“老人跌倒检测物联网”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 硬件准备 |
| 步骤二 | 传感器数据采集 |
|
1 简介基于视觉的人体动作识别( human action recognition，HAＲ) 是在一个视频序列中检测和分析人体的行为/动作，近些年，HAＲ 已经成为计算机视觉中一个重要的研究方向，HAＲ 的应用十分广泛，如监控、辅助健康保健、机器人和恐怖活动预警， 因此，这类研究具有很高的应用价值和现实意义。2 部分代码clear all clcglobal Bili;A=[];B=imrea
原创
2021-11-11 21:03:09
571阅读
行人跟踪与摔倒检测前言项目介绍ST-GCN 介绍代码主体检测效果参考总结 前言利用YOLO V3 Tiny、Deepsort、ST-GCN方法来进行行人跟踪和摔倒检测。其中，YOLO V3 Tiny 用于行人检测，DeepSort 用于跟踪，ST-GCN 用于行为检测。项目介绍对于摔倒检测项目，有通过YOLO检测框直接判别的，有通过openpose进行识别的，但 对于摄像头方向的要求很高，侧面的
简介计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC和估计车道中心距离的步骤。摄像机校准几乎所有摄像机使用的镜头在聚焦光线以捕捉图像时都存在一定的误差，因为这些光线由于折射 在镜头边缘发生了弯曲。这种现象会导致图像边缘的扭曲。主要作用就是去除图像失真。透视变换检测车道的第一步是调整我们的视觉系统，以鸟瞰的角度来观察前方的道路，这就有助于计算道路的曲率，因此有助于我们预测未来几百
原创
2022-01-17 18:16:44
1720阅读
文章目录Introduction步骤导入工具包和模型路径级联分类器积分图像使用 Adaboost 学习
原创
2022-06-27 14:36:16
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计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。
原创
2021-07-15 11:26:57
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图像形态学是图像处理的分支学科，在二值图像处理中占有重要地位、OpenCV中实现了图像形态学如下常见操作：-膨胀操作-腐蚀操作-开操作-闭操作-击中击不中操作-黑帽操作-顶帽操作-梯度操作在开始相关API与代码演示之前，首先要加载图片然后把图像从彩色图像转换为二值图像，实现代码如下：结构元素图像形态学操作，必须有结构元素才可以，不同形状的结构元素对同样的图像进行相同的操作可以得到不同的输出结果，所
一、简介摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。帧间差分法(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。1.2 三帧差分法综上所述，帧间差分法的原理简单，计算量小，
原创
2021-11-08 12:45:27
445阅读
HOG+SVM做行人检测，是非常经典的做法，但是真正使用过的人可以发现，就OpenCV提供的检测算算法而言，其实时性是非常差的。事实上，OpenCV中还做了一定的优化，比如利用CPU对多尺度行人检测进行一个并行计算，但是，在我笔记本上运行一次完整的检测过程需要1~2秒不等，这种检测速度，若是应用到无人驾驶技术上，检测到人估计那人已经撞飞了。。。为了提高检测速度，利用GPU并行计算是非常合适是解决办
一、简介摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。帧间差分法(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。1.2 三帧差分法综上所述，帧间差分法的原理简单，计算量小，
原创
2021-11-08 10:04:44
378阅读
人员跌倒识别检测系统通过YOLO网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对监控画面区域进行7*24小时自动监测，不需人为干预
