1. 引言
跌倒检测是一个重要的研究领域，尤其在老年人和病人监护中，及时检测并响应跌倒事件可以大大减少伤害和死亡的风险。本博客将介绍如何构建一个基于深度学习的跌倒检测系统，使用YOLOv5进行目标检测，并设计一个用户界面(UI)来实时监控和反馈。本文将详细描述系统的各个组成部分，包括数据集准备、模型训练、用户界面设计和完整的代码实现。
目录
2. 项目概述
2.1 系统结构
该系统包括以下几个主要模块：
- 数据集准备：收集和标注包含跌倒和正常活动的视频数据。
- YOLOv5模型训练：使用YOLOv5进行跌倒检测模型的训练。
- 用户界面设计：使用Tkinter创建一个友好的用户界面，以便用户上传视频并实时检测。
- 实时监控：利用摄像头进行实时跌倒检测，并在UI中显示结果。
2.2 技术栈
- Python
- 深度学习框架：PyTorch
- YOLOv5
- 数据处理库：OpenCV、NumPy
- 界面设计库：Tkinter
3. 数据集准备
3.1 数据集选择
在本项目中，我们将使用公开的跌倒检测数据集，如URFD（University of Rhode Island Fall Dataset）。该数据集包含不同环境下的跌倒和正常活动的视频。
3.2 数据集标注
为了训练YOLOv5，我们需要将数据集标注为YOLO格式。每个视频中的每一帧都需要标注跌倒（1）和非跌倒（0）。
以下是标注的示例文件格式：
p# 每行格式：<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
0 0.5 0.5 0.1 0.2
3.3 创建数据集文件
创建一个名为 fall_detection.yaml 的文件，内容如下：
# fall_detection.yaml
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/val
nc: 2
names: ['fall', 'normal']
4. YOLOv5模型训练
4.1 安装YOLOv5
在终端中运行以下命令以克隆YOLOv5并安装依赖项：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
4.2 训练模型
在YOLOv5目录下，运行以下命令训练模型：
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data ../dataset/fall_detection.yaml --weights yolov5s.pt
--img：输入图像大小。--batch：每批次的样本数量。--epochs：训练周期数。--data：数据集配置文件路径。--weights：预训练权重文件。
4.3 模型评估
训练完成后，使用以下命令评估模型性能：
python val.py --data ../dataset/fall_detection.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt
5. 用户界面设计
5.1 创建UI界面
以下是 fall_detection_ui.py 文件的完整代码：
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import torch
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageTk
class FallDetectionApp:
def __init__(self, root, model_path):
self.root = root
self.root.title("跌倒检测系统")
self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path, force_reload=True)
# 创建画布
self.canvas = tk.Canvas(root, width=640, height=480)
self.canvas.pack()
# 创建按钮
self.upload_button = tk.Button(root, text="上传视频", command=self.upload_video)
self.upload_button.pack(side=tk.LEFT)
self.camera_button = tk.Button(root, text="摄像头检测", command=self.detect_from_camera)
self.camera_button.pack(side=tk.LEFT)
# 创建结果标签
self.result_label = tk.Label(root, text="检测结果:")
self.result_label.pack()
def upload_video(self):
file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Video Files", "*.mp4;*.avi")])
if file_path:
self.process_video(file_path)
def detect_from_camera(self):
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# YOLO模型检测
results = self.model(frame)
# 将检测结果绘制在帧上
self.draw_boxes(frame, results)
# 将BGR转为RGB以适应PIL图像
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_pil = Image.fromarray(frame)
img_tk = ImageTk.PhotoImage(img_pil)
self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img_tk)
# 更新界面
self.root.update()
cap.release()
def process_video(self, video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# YOLO模型检测
results = self.model(frame)
# 将检测结果绘制在帧上
self.draw_boxes(frame, results)
# 将BGR转为RGB以适应PIL图像
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_pil = Image.fromarray(frame)
img_tk = ImageTk.PhotoImage(img_pil)
self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img_tk)
# 更新界面
self.root.update()
cap.release()
def draw_boxes(self, frame, results):
for i in range(len(results.xyxy[0])):
x1, y1, x2, y2, conf, cls = results.xyxy[0][i]
label = f"{self.model.names[int(cls)]} {conf:.2f}"
cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 启动应用
if __name__ == "__main__":
root = tk.Tk()
app = FallDetectionApp(root, model_path='runs/train/exp/weights/best.pt') # 请根据您的模型路径修改
root.mainloop()
5.2 UI功能
- 上传视频：用户可以选择本地视频文件进行检测。
- 摄像头检测：用户可以实时监控，通过摄像头检测是否发生跌倒。
6. 依赖安装
确保在项目目录中创建一个名为 requirements.txt 的文件，包含以下依赖项：
torch
torchvision
opencv-python
Pillow
tkinter
您可以通过以下命令安装这些依赖：
pip install -r requirements.txt
7. 运行代码
在终端中，导航到项目目录，运行以下命令启动用户界面：
python fall_detection_ui.py
8. 测试和验证
8.1 测试上传功能
- 点击“上传视频”按钮，选择一段包含跌倒和正常活动的视频，观察检测结果。
8.2 测试摄像头功能
- 点击“摄像头检测”按钮，程序将启动摄像头并实时检测。
9. 结论
本项目展示了如何构建一个基于YOLOv5的跌倒检测系统。通过深度学习与图形用户界面的结合，我们能够实时监测跌倒事件，从而提高人们的安全性。未来，我们可以扩展系统功能，例如添加警报机制、记录检测日志等。
标签：YOLOv5,--,检测,self,tk,frame,v7,root,v10 From： https://blog.csdn.net/m0_52343631/article/details/142665403