使用yolov5和openpose实现摔倒检测的Python项目

yolov5是一个深度学习目标检测模型，能够快速准确地检测出图片中的目标。openpose则是一种姿态估计算法，能够识别出人体的关键点。该项目通过将yolov5检测出的人体图片输入到openpose进行姿态检测，从而实现摔倒检测的功能。" 项目中包含了以下几个关键步骤： 1.运行runOpenpose.py脚本，使用openpose算法获取人体关键点图。这些关键点图将会被保存在data/test目录下。在pose.py文件中的draw方法中，可以控制保存关键点图的位置。 2.运行detect.py脚本，首先进行yolo目标检测，当检测到人后，根据框框的宽高比进行判断，将人的图片提取出来，然后输入到openpose进行姿态检测。在runOpenpose.py文件的159行，加入了一些限制，用户可以根据需要自行修改。 3.如果需要检测其他姿势，可以按照以下步骤操作：首先，收集图片，运行runOpenpose.py文件获取人体的关键点图；其次，根据需要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。 该项目的标签包括python、yolov5摔倒检测、openpose实现摔倒检测、openpose实现摔倒检测源码、期末大作业，说明该项目主要使用Python语言进行开发，应用了yolov5和openpose算法进行摔倒检测，并且可能是一个学生的大作业项目。 该压缩包文件的名称为"yolov5摔倒检测openpose跌倒检测python源码"，说明该项目的主要功能是使用yolov5和openpose算法进行摔倒检测。