基于yolov3实现的溺水检测python源码+模型+项目说明+视频例子文件.zip

# 溺水检测 介绍我们的溺水检测系统，该系统旨在检测并提醒有人溺水时的危险情况。 我们的系统采用计算机视觉算法来分析来自游泳池或其他水域周围多个摄像头的视频流。 该系统通过基于深度学习的目标检测模型来识别水中的人员。该模型经过成千上万张人们在水环境中的图像和视频的训练，能够准确识别各种位置和光照条件下的人体。一旦检测到人员，系统就会使用运动分析算法来跟踪其动作并监测其安全状况。 总体而言，溺水检测系统为确保游泳池内外人员的安全提供了一种创新且有效的解决方案。通过利用先进的计算机视觉和机器学习技术，该系统能够快速准确地识别潜在的溺水事件，并向看护人员发出警报，最终有助于挽救生命。 ## 安装 ``` 2. **创建虚拟环境:** ```bash python -m venv env ``` 3. **安装模块:** ```bash pip install -r requirements.txt ``` # 使用 To run the program, follow these steps: 1. **Create a "videos" Folder:** - Inside the project folder, create a new folder called "videos." 2. **Add Sample Videos:** - Place sample videos into the "videos" folder. 3. **Run the Program:** ```bash python DrownDetect.py --source video_file_name.mp4 5. To quit the program, press the "q" key on your keyboard. [Here's](https://youtu.be/99GdhIozAQ8) a demonstration video of our drowning detection system in action If you are interested in YOLO object detection, read their website: https://pjreddie.com/darknet/yolo/