YOLOv5实时跌倒检测Python代码实战
时间: 2025-06-30 11:09:41 浏览: 10
<think>好的,我现在需要帮助用户找到使用YOLOv5实现实时跌倒检测的Python代码示例。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的代码示例或信息。引用1提到了YOLOv10的示例代码,引用5则直接提到了YOLOv5的跌倒检测代码,虽然引用5的代码看起来不完整,但可能可以作为参考。
用户明确要求使用YOLOv5,所以需要确保提供的代码是基于YOLOv5的。我需要检查引用中的内容,引用2提到YOLOv5的核心理念,引用5有一个代码示例,但可能不够详细。此外,用户可能希望代码包含实时视频处理部分,比如使用OpenCV捕获摄像头视频流。
接下来,我需要整合这些信息。正确的步骤应该是加载YOLOv5模型,设置摄像头,循环读取帧,进行推理,并显示结果。同时,要处理模型输出的检测结果,特别是识别跌倒的类别。需要确保代码中正确引用了YOLOv5的库,比如使用torch.hub.load或者自定义的模型加载方式。
可能需要注意的地方包括模型加载路径、类别标签是否正确对应跌倒检测,以及如何过滤检测结果只显示跌倒。例如,在YOLOv5中,通常模型会返回一个结果对象,包含检测到的框、置信度和类别。需要确定跌倒对应的类别ID,并在绘制框时筛选出来。
另外,用户可能希望代码简洁且能直接运行,所以需要检查是否有缺失的导入或依赖,比如是否安装了必要的库如torch, opencv-python等。可能还需要调整模型的输入尺寸或置信度阈值,以提高检测的准确性或速度。
最后,根据用户的要求,生成相关问题,这些问题应该围绕YOLOv5的优化、数据集准备、部署等方面,帮助用户进一步深入理解。</think>以下是基于YOLOv5实现实时跌倒检测的Python代码示例,包含关键功能解析:
```python
import cv2
import torch
import numpy as np
# 初始化设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True).to(device)
model.classes = [0] # 假设跌倒检测类别为0(需根据实际数据集调整)
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头
frame_width = int(cap.get(3))
frame_height = int(cap.get(4))
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 推理检测
results = model(frame, size=640) # 调整输入尺寸平衡速度与精度
# 解析检测结果
detections = results.pandas().xyxy[0]
for _, detection in detections.iterrows():
if detection['confidence'] > 0.6: # 设置置信度阈值
# 绘制检测框
x1, y1 = int(detection['xmin']), int(detection['ymin'])
x2, y2 = int(detection['xmax']), int(detection['ymax'])
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
label = f"Fall: {detection['confidence']:.2f}"
cv2.putText(frame, label, (x1, y1-10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Fall Detection', frame)
# 退出条件
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
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