# 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。
基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码（高分项目）.zip
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2024-03-28
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基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码.zip （9个子文件） 
基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码 
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资源评论
