站立,行走,摔倒,弯腰,坐立进行识别 构建一个基于YOLOv8的人体动作识别系统,该系统能够通过GUI界面支持图片、视频和摄像头输入,并提供如打开摄像头、关闭摄像头、上传图片、开始识别等功能。以下是实现这个系统的步骤和代码示例。 1. 环境配置 首先,确保安装了必要的库: pip install ultralytics opencv-python
One——数据1包含煤矿采掘工作面工人安全帽检测,工人行为检测(行走,站立,坐,操作,弯腰,靠,摔,爬),液压支撑防护(液压支撑防护板所有角度如防护板0到30度,30度到60...等多角度检测,支撑异常,剪煤机等)检测,采煤人检测,运煤线检测,煤块检测,数据集共22GB,13万张真实拍摄影像,yolo和coco两种标注格式。 YOLOv8...
WiFi CSI 人体行为识别 躺下 蹲下 弯腰 跌倒 站跑 打扫 喝水 等十种行为 LSTM 注意力机制 深度学习 数据集+源码 可分享阳光很暖sunshine 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2091 -- 0:16 App 跌倒检测 YOLOV5 源码+数据集 1832 -- 0:25 App WiFi csi 人体行为识别 跌倒检测 基于注意力的...
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准备数据集:按照YOLOv8的要求组织数据集。 配置YOLOv8:创建data.yaml文件定义数据集路径和类别信息。 训练模型:使用YOLOv8训练模型。 评估模型:评估训练好的模型性能。 构建GUI应用程序: 创建主窗口和布局。 添加按钮用于上传和处理图像。 实现图像上传功能。 实现图像处理功能,调用模型进行检测并显示结果。 运行应用程...