【源码】基于PyTorch的跌倒检测系统

项目简介

本项目基于PyTorch框架，实现了视频中的跌倒检测功能。借助LRCN（Long-term Recurrent Convolutional Network）模型，结合ResNet18和双向LSTM，能有效识别视频中的人体跌倒行为。项目使用Le2i Fall detection Dataset进行模型训练和验证，以提升跌倒检测的准确性与实时性。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：把Le2i Fall detection Dataset里的视频数据切分为图片序列并存储在指定目录，对视频帧进行归一化、随机翻转等操作来增强模型泛化能力。
2. LRCN模型：利用ResNet18提取视频帧图像特征，通过双向LSTM处理时间序列信息以捕捉视频动态变化，输出跌倒概率向量来识别跌倒行为。
3. 模型训练：支持自定义学习率、批量大小、训练周期等训练参数，采用交叉熵损失函数和SGD优化器训练模型，每个训练周期结束后保存模型权重和优化器状态。
4. 模型验证：使用预训练模型对输入视频进行推理以识别跌倒行为，支持GPU加速来提高推理速度。

安装使用步骤

环境配置

确保已安装Python 3.x，安装PyTorch和相关依赖库： bash pip install torch torchvision

数据准备

下载Le2i Fall detection Dataset并放置在root_dir目录下，运行数据预处理脚本将视频数据切分为图片序列： bash python script/preprocess.py --root_dir /path/to/root_dir --output_dir /path/to/output_dir

模型训练

运行训练脚本开始模型训练： bash python script/train.py --root_dir /path/to/root_dir --save_dir /path/to/save_dir --clip_len 4

模型验证

使用训练好的模型对输入视频进行推理： bash python script/inference.py --checkpoint /path/to/checkpoint --input /path/to/input.mp4 通过以上步骤，可成功训练和验证跌倒检测模型，实现对视频中跌倒行为的实时检测。

下载地址

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