项目介绍:

人员跌倒检测系统的设计与实现（Yolov Python38 深度学习）第五稿+ppt+目前进度+开题报告+问题回答+预答辩ppt+安装视频+相关问题及解答+运行步骤

高清视频演示:

https://www.bilibili.com/video/BV129mGY3ECj/

系统说明:

3.2  数据集收集与处理

3.2.1  跌倒检测数据集

在跌倒检测和识别算法开发中，数据集的收集与处理是至关重要的。首先，定义了跌倒的三个姿态：站立（up）、弯腰（bending，蹲下）和躺下（down）。为了更好地理解这些姿态，提供了图示说明，包括站立、弯腰和躺下的示例。

对于跌倒分类，项目收集了三个数据集：Fall-Down-Cls-v1、Fall-Down-Cls-v2 和 Fall-Down-Cls-v3。这些数据集是在跌倒检测数据集的基础上裁剪人体区域图片制作而成，共计26000+张图片。它们分别包含了不同的数据来源和裁剪方式，为跌倒分类模型的训练提供了多样性。

图3-1 跌倒数据集图

3.2.2  自定义数据集

创建自定义数据集的步骤包括：采集不少于2000张相关主题的图片，使用标注工具对目标进行标注，将标注结果转换为VOC格式，生成训练集和验证集的文件列表，修改配置文件以指定数据集路径。这些步骤确保模型能够准确识别或分类特定主题或场景，满足项目需求。

图3-2 自定义数据集图

图3-3 自定义数据集图

4.1  YOLOv5模型训练

4.1.1  训练流程

训练流程描述：

1. 数据准备： 首先，需要准备训练和测试数据的路径。在这里，数据的路径和相关配置信息在engine/configs/voc_local.yaml文件中指定。
2. 选择模型和配置： 通过选择不同的模型配置文件，可以训练yolov5s、yolov5s05_416或yolov5s05_320。模型配置文件包括：

yolov5s: models/yolov5s.yaml

yolov5s05_416: models/yolov5s05_416.yaml

yolov5s05_320: models/yolov5s05_320.yaml

3. 修改超参数文件： 超参数文件data/hyps/hyp.scratch-v1.yaml包含了训练学习率、数据增强等参数，可以根据需求进行修改。如果不确定，可以使用默认设置。
4. 选择预训练文件： 需要选择预训练文件，该文件作为模型的初始权重。在这里，预训练文件为engine/pretrained/yolov5s.pt。
5. 运行训练脚本： 通过终端运行相应的训练脚本，选择要训练的模型。训练脚本包括以下命令：

训练yolov5s05_320: python train.py –data $data –cfg models/yolov5s05_320.yaml –hyp $hyp –weights $weights –batch-size 16 –imgsz 320 –workers 4 –project $project。如下图4-1所示：

图4-1 训练流程图

训练核心代码如下：

pretrained = weights.endswith(‘.pt’)

if pretrained:

with torch_distributed_zero_first(RANK):

weights = attempt_download(weights)  # download if not found locally

ckpt = torch.load(weights, map_location=device)  # load checkpoint

model = Model(cfg or ckpt[‘model’].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get(‘anchors’), imgsz=opt.imgsz).to(

device)  # create

exclude = [‘anchor’] if (cfg or hyp.get(‘anchors’)) and not resume else []  # exclude keys

csd = ckpt[‘model’].float().state_dict()  # checkpoint state_dict as FP32

csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude)  # intersect

model.load_state_dict(csd, strict=False)  # load

LOGGER.info(f’Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}’)  # report

else:

model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get(‘anchors’), imgsz=opt.imgsz).to(device)  # create

适用场景:

毕业论文、课程设计、公司项目参考

系统截图:

文件截图:

文章截图:

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