个人卖家: zhuge帮忙 创建于:2025-08-20
融合注意力机制的OpenPose人体跌倒检测算法
融合注意力机制的OpenPose人体跌倒检测算法
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售卖方式详解

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使用环境 人员密集场所,如火车站、过街天桥等公共场所。使用高清摄像头采集图像,相机镜头距离目标约25米,垂直向下或斜向拍摄。
使用对象 人员及其肢体关键点(如头部、肩部、膝盖)
使用目的 通过检测人体姿态和关键点变化,实时监测和预警跌倒事件,降低公共安全风险。
输入数据 高清摄像头拍摄的图像帧
输出数据 人体关键点坐标、姿态估计结果、跌倒检测结果(是否跌倒)
硬件配置 CPU:Intel Core i7-7700HQ 内存:8GB GPU:NVIDIA GeForce GTX 1050Ti 摄像头:高清摄像头
样本获取 在实际公共场所采集图像,获取约1400个视频和图片样本,其中跌倒行为和正常行为比例为8:2,按9:1比例划分为训练集和测试集。
测试结果 在测试集上,跌倒检测准确率达到98.2%,精度达到96.6%,检测速度达到20.2帧/秒。
执行速度 检测速度为20.2帧/秒
资源消耗 针对上述硬件配置,使用Caffe平台记录的数据,单独运行算法时,CPU计算占比平均约60%,GPU计算占比平均约70%,内存使用占比约50%。
源码类型 Python版本源码
文件大小 算法程序文件23K,权重文件22M
相关备注
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