# FallDetectionSystem

**Repository Path**: yonghe-tech/FallDetectionSystem

## Basic Information

- **Project Name**: FallDetectionSystem
- **Description**: 基于YOLO v5和OpenPose的跌倒监测系统。
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2025-06-14
- **Last Updated**: 2025-06-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 通过 YOLOv5 + OpenPose 实现摔倒检测

#### 项目描述

本项目通过结合 YOLOv5 和 OpenPose 技术，实现了摔倒检测功能。

#### 环境说明

-   Python 3.8
-   Windows 10 操作系统
-   NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop 显卡

#### 使用说明

1. **配置实验环境：**
   - 安装`requirements.txt`下所需的依赖包。

   - 可以安装`Torch GPU`版本。
   - 执行必要步骤，见下方 **【下载后需要做的】**
2. **运行主系统：**
   - 运行根目录下的`app.py`

3. **模型训练：**
   -   修改`runOpenpose.py`中179行`is_save`参数为`true`。

   -   修改`openpose_modules\pose.py`中保存骨骼图的路径。
   -   调整函数`detect_main`中`--images`的默认路径（如需将进程附加在编辑器中）。
   -   运行`runOpenpose.py`得到骨骼灰度图。
   -   运行`train.py`进行模型训练。


#### 注意事项

- 测试使用NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop 显卡，训练与推理过程均依赖 GPU，不支持 CPU 运行。

- 如需在CPU运行，需要自行修改`action_detect\train.py`

#### 下载后需要做的

根目录下创建`models`文件夹，放入YOLOv5官方预训练模型文件，例如`models\yolov5x.pt`。

#### 数据集下载

将下载的数据集解压至`data`目录下，数据集下载链接：[data.zip](https://1drv.ms/u/c/3823fcd4a445c788/Ef6mB4x_dRxMiHdi1zdY25QBpoSeKQxGXLo3LTBt0gTyUA?e=FERRZt)