YOLOv5实现跌倒检测数据集与训练代码
2025-08-07 01:22:25作者：秋泉律Samson
适用场景
跌倒检测是一项重要的计算机视觉应用，尤其在老年人监护、医疗护理和智能家居等领域具有广泛的应用前景。通过YOLOv5实现跌倒检测，可以快速、准确地识别跌倒行为，并及时发出警报。本项目提供的跌倒检测数据集与训练代码，适用于以下场景：
- 老年人监护：实时监测老年人的活动状态，预防跌倒事故。
- 医疗护理：在医院或养老院中，辅助医护人员及时发现患者跌倒情况。
- 智能家居：集成到家庭监控系统中，提升居家安全。
适配系统与环境配置要求
为了顺利运行本项目，建议满足以下系统与环境配置要求：
硬件要求
- GPU：建议使用NVIDIA GPU（如GTX 1080 Ti及以上）以加速训练和推理。
- 内存：至少16GB RAM。
- 存储：建议预留50GB以上的存储空间用于数据集和模型文件。
软件要求
- 操作系统：支持Linux（如Ubuntu 18.04/20.04）和Windows 10/11。
- Python：版本3.7或更高。
- CUDA：建议安装CUDA 11.1及以上版本。
- PyTorch：版本1.8或更高。
- 其他依赖：OpenCV、NumPy等常用Python库。
资源使用教程
1. 数据集准备
本项目提供了一套标注好的跌倒检测数据集，包含多种跌倒场景的图像和标注文件。数据集已按照YOLOv5的格式进行整理，可直接用于训练。
2. 训练模型
- 克隆代码库：下载并解压项目代码。
- 安装依赖：运行
pip install -r requirements.txt安装所需依赖。 - 配置训练参数：修改
data.yaml文件，指定数据集路径和类别信息。 - 开始训练：运行
train.py脚本，选择合适的预训练模型（如YOLOv5s或YOLOv5m）进行训练。
3. 模型评估与推理
- 评估模型：使用
val.py脚本评估模型在测试集上的表现。 - 运行推理：通过
detect.py脚本加载训练好的模型，对新的图像或视频进行跌倒检测。
常见问题及解决办法
1. 训练过程中出现显存不足
- 原因：可能是模型过大或批量大小（batch size）设置过高。
- 解决办法：减小批量大小或使用更小的预训练模型（如YOLOv5s）。
2. 数据集标注不准确
- 原因：标注文件可能存在错误或遗漏。
- 解决办法：使用标注工具重新检查并修正标注文件。
3. 推理速度慢
- 原因：可能是模型复杂度过高或硬件性能不足。
- 解决办法：使用轻量级模型（如YOLOv5s）或升级硬件配置。
通过本项目的资源，您可以快速搭建一个高效的跌倒检测系统，为实际应用提供强有力的技术支持。
