高分摔倒姿态识别系统源码及操作指南（yolov5+openpose）

该系统的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上，难度适中，内容经过助教老师审定，满足学习和使用需求。" 知识点详细说明: 1. yolov5和openpose技术应用： yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有速度快，精度高等特点。openpose是一种基于深度学习的人体姿态估计算法，能够检测人体骨骼关键点。本项目通过结合这两种技术，实现了一个摔倒姿态识别检测系统。 2. 摔倒姿态识别检测系统的实现过程： 首先，系统会通过yolov5进行目标检测，检测到人体后，会根据坐标将人的图片扣出，然后将图片输入到openpose进行姿态检测。通过检测到的人体骨骼关键点，系统可以判断出人体的姿势，从而识别出摔倒姿态。 3. 摔倒姿态识别检测系统的运行方法： 运行detect.py，系统会首先进行yolo目标检测，检测到人后，会根据框框的宽高比进行判断，后续可自行修改。然后，根据坐标将人的图片扣出给openpose进行姿态检测。runOpenpose.py文件则用于跑openpose模型，获取人体的关键点图。 4. 摔倒姿态识别检测系统的训练方法： 如果需要检测其他的姿势，可以收集图片，运行runOpenpose.py文件获得人体的关键点图，然后对人体的关键点图进行分类，并放在data/train 和 data/test目录下，最后运行action_detect/train.py进行训练。 5. 摔倒姿态识别检测系统的应用： 该系统可以应用于各种需要摔倒检测的场景，例如老年人监护、施工现场安全管理等。通过实时监测，一旦检测到摔倒姿态，系统可以立即发出警报，提醒相关人员进行处理，提高安全防护水平。 以上就是基于yolov5和openpose人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别检测系统的相关知识点。希望对你有所帮助。