![image](https://github.com/Code-Deer/KNN-Fall-Detection/blob/main/result.gif)
# KNN-Fall-Detection
基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒。
# 提取训练数据
执行Train_Model.py文件,单击‘空格键’分别提取正常姿态,跌倒姿态数据为csv文件,作为训练数据。
# KNN算法对提取数据进行分类
执行KNN-Model.py文件,进行数据分类。
# 检测姿态
执行Mediapipe_Poe.py文件,演示结果。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒+Python源代码+文档说明
共9个文件
py:3个
csv:2个
mp4:1个
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2024-07-04
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<项目介绍> - 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒.zip (9个子文件)
基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒
KNN-Model.py 795B
Mediapipe_Pose.py 4KB
Model
PoseKeypoint.joblib 7KB
normal_point.csv 8KB
Train_Model.py 5KB
Fall_Trim.mp4 4.52MB
fall_point.csv 8KB
result.gif 3.49MB
README.md 484B
共 9 条
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程序员无锋
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