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Published on 2025-04-08 / 0 Visits
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【源码】基于PyTorch框架的视频跌倒检测系统

项目简介

本项目借助深度学习技术,依托PyTorch框架构建了一个视频跌倒检测系统。运用LRCN(Long-term Recurrent Convolutional Networks)模型,结合CNN和LSTM网络,可有效识别视频中的跌倒行为。项目采用Le2i Fall Detection Dataset数据集进行训练和验证,提供了从数据预处理到模型训练、验证及推理的完整流程。

项目的主要特性和功能

  1. LRCN模型:融合CNN和LSTM,可处理视频帧序列,识别跌倒行为。
  2. 数据预处理:把视频数据切分为连续帧序列,方便模型处理。
  3. 模型训练:支持自定义训练参数,例如滑动窗口大小、模型保存路径等。
  4. 模型验证与推理:具备模型验证功能,支持对单个视频进行跌倒检测。
  5. 高效推理:在GPU和CPU上均可实现高效推理速度(fps=20)。

安装使用步骤

环境准备

  1. 确保已安装Python 3.x。
  2. 安装PyTorch框架及其他依赖库: bash pip install torch torchvision opencv-python

数据预处理

  1. 将Le2i Fall Detection Dataset数据集放置在root_dir目录下,目录结构如下: root_dir |_ Coffee_room_02 | |_ [Videos] | | |_ video (49).avi | | |_ video (50).avi | | |_ ... | |_ [Annotation_files] | |_ video (49).txt | |_ video (50).txt | |_ ...
  2. 运行数据预处理脚本: bash python script/train.py --root_dir /path/to/root_dir --out_dir /path/to/output_dir --save_dir /path/to/save_dir --clip_len 4

模型训练

使用预处理后的数据进行模型训练: bash python script/train.py --root_dir /path/to/root_dir --out_dir /path/to/output_dir --save_dir /path/to/save_dir --clip_len 4

模型验证与推理

使用训练好的模型进行验证或推理: bash python script/inference.py --checkpoint /path/to/save_dir/Le2i_epoch-45.pth.tar --input /path/to/input.mp4

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】