yolov8行人跌倒检测
时间: 2025-02-20 21:38:58 浏览: 60
### 使用YOLOv8实现行人跌倒检测
#### 数据集准备
为了有效训练YOLOv8模型,在数据收集阶段需特别注意获取高质量的行人跌倒图像。这些图像应覆盖不同场景、光照条件和角度,以增强模型泛化能力[^3]。
```python
import os
from ultralytics import YOLO
# 设置数据集路径
data_path = 'path/to/your/dataset'
os.makedirs(data_path, exist_ok=True)
# 创建数据配置文件 data.yaml
yaml_content = f"""
train: {data_path}/images/train
val: {data_path}/images/val
nc: 1
names: ['fall']
"""
with open(os.path.join(data_path, "data.yaml"), "w") as file:
file.write(yaml_content)
```
#### 模型加载与训练
采用官方提供的预训练权重作为初始化参数,可以加速收敛并提高最终精度。通过设置`epochs`控制迭代次数,而`batch_size`则依据硬件资源灵活调整[^4]。
```python
model = YOLO("yolov8n.pt")
if __name__ == '__main__':
results = model.train(
data=os.path.join(data_path, "data.yaml"),
epochs=250,
batch=4
)
```
#### 结果评估
完成训练之后,利用验证集测试模型表现至关重要。这不仅有助于了解当前版本的表现水平,还能为后续优化提供方向指引[^1]。
```python
metrics = model.val() # 对验证集进行评估
print(metrics.box.map) # 输出mAP指标
```
对于改进后的模型同样执行相同的操作流程,以便直观比较两者之间的差异,从而确认改动带来的实际收益[^2]。
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