企业官网建设流程全解析

同一个阿里云可以做两个网站,如何查看网站在哪里做的,营销方案图片,一个小程序开发多少钱一、项目介绍 项目背景#xff1a; 跌倒检测是智能监控和健康护理领域的重要应用#xff0c;尤其对老年人和行动不便的人群具有重要意义。跌倒可能导致严重的身体伤害#xff0c;甚至危及生命。传统的跌倒检测方法依赖于人工监控或简单的传感器技术#xff0c;难以应对复杂…一、项目介绍项目背景跌倒检测是智能监控和健康护理领域的重要应用尤其对老年人和行动不便的人群具有重要意义。跌倒可能导致严重的身体伤害甚至危及生命。传统的跌倒检测方法依赖于人工监控或简单的传感器技术难以应对复杂场景。基于深度学习的目标检测技术可以自动识别人体姿态实时检测跌倒事件为及时救助提供支持。项目目标本项目利用YOLOv10You Only Look Once version 10目标检测算法开发一个高效的跌倒检测系统。该系统能够自动从监控视频或图像中检测人体姿态并分类状态如跌倒中、已跌倒、站立为智能监控和健康护理提供支持。技术栈深度学习框架PyTorch目标检测算法YOLOv10数据集包含3类状态标签的人体姿态图像数据集开发环境Python、CUDA、OpenCV等系统功能跌倒检测系统能够从输入的监控视频或图像中自动检测人体姿态并标注出状态跌倒中、已跌倒、站立。分类与定位系统不仅能识别人体状态还能给出人体的位置信息边界框。可视化结果系统将检测结果可视化标注出人体区域并提供置信度评分。实时检测支持实时视频流检测适用于智能监控场景。报警功能当检测到跌倒事件时系统可触发报警通知相关人员及时处理。应用场景家庭监控实时监测老年人或行动不便者的状态及时检测跌倒事件。养老院为养老院提供智能监控服务提高护理效率。公共场所在商场、医院等公共场所部署提供安全保障。健康护理用于远程健康监测为患者提供及时救助。目录一、项目介绍二、项目功能展示系统功能图片检测视频检测摄像头实时检测三、数据集介绍数据集配置文件data.yaml数据集制作流程四、项目环境配置创建虚拟环境pycharm中配置anaconda安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码七、项目源码视频下方简介内基于深度学习YOLOv10的跌倒检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv10的跌倒检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型二、项目功能展示系统功能✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅参数实时调节置信度和IoU阈值图片检测该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后YOLO模型会实时分析图像识别出其中的目标并在图像中框出检测到的目标输出带有目标框的图像。视频检测视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示适用于视频监控和分析等场景。摄像头实时检测该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用提供即时反馈。核心特点高精度基于YOLO模型提供精确的目标检测能力适用于不同类型的图像和视频。实时性特别优化的算法使得实时目标检测成为可能无论是在视频还是摄像头实时检测中响应速度都非常快。批量处理支持高效的批量图像和视频处理适合大规模数据分析。三、数据集介绍数据集概述本项目的数据集包含3类状态标签fallen已跌倒、falling跌倒中、stand站立。数据集分为训练集和验证集具体数量如下训练集3594张图像验证集294张图像数据集结构数据集中的每张图像都经过标注标注信息包括类别标签fallen、falling、stand边界框坐标人体区域的位置信息x_min, y_min, x_max, y_max数据来源数据集来源于公开的人体姿态图像数据库或合作机构提供的监控数据。所有数据均经过专业人员的标注和审核确保标注的准确性。数据预处理图像增强为了提升模型的泛化能力对训练集进行了数据增强操作包括随机旋转、翻转、缩放、亮度调整等。归一化将所有图像归一化到相同的尺寸如640x640以适应YOLOv10的输入要求。标注格式转换将标注信息转换为YOLOv10所需的格式类别索引、归一化的边界框坐标。数据集特点类别多样性数据集涵盖了3种常见的人体状态能够满足实际跌倒检测需求。高质量标注所有标注均由专业人员完成确保标注的准确性和可靠性。样本分布训练集和验证集的划分合理确保模型训练和评估的科学性。数据集划分训练集用于训练YOLOv10模型优化模型参数。验证集用于调整超参数和评估模型在训练过程中的表现防止过拟合。数据集配置文件data.yamltrain: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test nc: 3 names: [fallen, falling, stand]数据集制作流程标注数据使用标注工具如LabelImg、CVAT等对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框并且标注类别。转换格式将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行object-class x_center y_center width height这些坐标是相对于图像尺寸的比例。分割数据集将数据集分为训练集、验证集和测试集通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。准备标签文件为每张图片生成一个对应的标签文件确保标签文件与图片的命名一致。调整图像尺寸根据YOLO网络要求统一调整所有图像的尺寸如416x416或608x608。四、项目环境配置创建虚拟环境首先新建一个Anaconda环境每个项目用不同的环境这样项目中所用的依赖包互不干扰。终端输入conda create -n yolov10 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov10安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安装所需要库pip install -r requirements.txt五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLOv10 model_path yolov10s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLOv10(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 64每批次64张图像。--epochs 500训练500轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov10s.pt初始化模型权重yolov10s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始帧, 检测帧, 检测结果 finished_signal pyqtSignal() # 线程完成信号 def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 视频或摄像头 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始帧 original_frame frame.copy() # 检测 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 发送信号 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制帧率 time.sleep(0.03) # 约30fps cap.release() else: # 图片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次检测结果 # 连接按钮信号 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLOv10(f{model_name}.pt) # 自动下载或加载本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加载成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) self.update_status(模型加载失败) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化视频写入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 创建保存路径 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 创建检测线程 (默认使用摄像头0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在从摄像头检测...) def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.update_status(检测已停止) def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result result_frame # 新增保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.update_status(视频检测完成结果已保存) elif self.is_camera_running: self.update_status(摄像头检测已停止) else: self.update_status(图片检测完成) def save_result(self): if not hasattr(self, last_detection_result) or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, 警告, 没有可保存的检测结果) return save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path os.path.join(save_dir, fsnapshot_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f截图已保存: {save_path}) else: # 保存图片检测结果 save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f检测结果已保存: {save_path}) def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle(Fusion) # 创建并显示主窗口 window MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目源码视频下方简介内完整全部资源文件包括测试图片、视频py文件训练数据集、训练代码、界面代码等这里已打包上传至博主的平台见可参考博客与视频已将所有涉及的文件同时打包到里面点击即可运行完整文件截图如下基于深度学习YOLOv10的跌倒检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv10的跌倒检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型