基于mediapipe深度學習和限定半徑最近鄰分類樹算法的人體摔倒檢測系統python源碼
1.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行后無水印)
2.算法運行軟件版本
人工智能算法python程序運行環境安裝步驟整理_python ai編程環境安裝-CSDN博客
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）
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# 使用訓練好的分類器對提取的特征進行預測
pred = pose_Rnn.predict(res_point)
res_point = []
print(pred)
if pred == 0:# 如果預測結果為0，表示檢測到摔倒狀態
cv2.putText(image, "Fall", (20, 80), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (255, 0, 0), 3)
else:# 否則，表示檢測到正常狀態
cv2.putText(image, "OK", (20, 80), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (0, 255, 0), 3)
# 將圖像設置為可寫，以便后續繪制操作
image.flags.writeable = True
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)# 將圖像的顏色空間從RGB轉換回BGR，因為OpenCV使用BGR格式顯示圖像
mp_drawing.draw_landmarks(# 使用繪圖工具在圖像上繪制人體姿態關鍵點和連接線
image,
results.pose_landmarks,
mp_pose.POSE_CONNECTIONS,
landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_pose_landmarks_style())
cv2.imshow('MediaPipe Pose', image) # 顯示處理后的圖像
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
break
0Y_004
4.算法理論概述
隨著人口老齡化的加劇，老年人摔倒問題日益受到關注。及時檢測到人體摔倒并發出警報，對于減少摔倒帶來的傷害具有重要意義。基于 Mediapipe 深度學習和限定半徑最近鄰分類樹算法的人體摔倒檢測系統，結合了計算機視覺和機器學習的技術，能夠有效地對人體摔倒行為進行檢測。本系統利用 Mediapipe 進行人體姿態關鍵點的提取，然后使用限定半徑最近鄰分類樹算法對提取的特征進行分類，判斷人體是否摔倒。
Mediapipe是Google開發的一款跨平臺的開源機器學習解決方案，可用于構建包含多種模態的應用程序，如計算機視覺、音頻處理等。在人體姿態檢測方面，Mediapipe 提供了高效、準確的解決方案。
Mediapipe 的人體姿態檢測主要分為以下幾個步驟：
圖像預處理：對輸入的圖像或視頻幀進行預處理，包括圖像縮放、歸一化等操作，以提高后續處理的效率和準確性。
特征提取：使用預訓練的深度學習模型對預處理后的圖像進行特征提取。該模型通常基于卷積神經網絡（CNN）架構，能夠自動學習圖像中的人體姿態特征。
關鍵點檢測：根據提取的特征，檢測人體的關鍵點，如頭部、肩部、肘部、腕部、髖部、膝部、踝部等。Mediapipe能夠檢測出33個人體關鍵點，每個關鍵點具有三維坐標 (x,y,z)。
姿態估計：根據檢測到的關鍵點，估計人體的姿態。可以通過計算關鍵點之間的距離、角度等信息，來描述人體的姿態。
5.算法完整程序工程
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