openelab.de
openelab.com
Přehled projektu
Detekce pádů je zásadní technologie, zejména v péči o seniory a bezpečnosti chytrých domů. S Raspberry Pi a OpenCV můžete vytvořit efektivní detekční systém, který sleduje pády v reálném čase a zaznamenává data. Tento projekt je vylepšenou verzí projektu KNN 3D rozpoznávání lidského skeletu, navrženou tak, aby byla praktická a snadno implementovatelná.
Ahoj 👋! Vítejte v OpenELAB výukovém projektu! Tento článek poskytuje podrobný návod, jak použít Raspberry Pi 4B a OpenCV k implementaci systému detekce pádu člověka. Návod je rozdělen do tří částí a dnes se zaměříme na Část 2, kde implementujeme základní funkce. To zahrnuje:
-
Trénování dat
-
Ukládání výsledků do CSV soubor
-
Použití kamery k ověření vašeho modelu
Pojďme se do toho pustit a společně vytvořit něco úžasného! 🚀
Dále vás provedeme krok za krokem 📜 přes zdrojový kód, což vám usnadní ponořit se do tohoto projektu!
Jste připraveni? Pojďme začít 🚀
Kroky, které je třeba dodržovat
-
🚀 Otevřít vzdáleně
-
Nastavení kamery
-
Konfigurovat VSCode
-
Spusťte projekt ve VSCode
-
🔧 Dodržujte pokyny k použití
Poznámka: Tento projekt je upravenou verzí projektu KNN 3D Human Skeleton Recognition. Poskytuje kompletní návod, jak jej bez problémů spustit na Raspberry Pi.
Postup
Otevřít dálkové ovládání：
Kroky k otevření kamery:
Umístění spuštění IDE Python na Raspberry Pi:
Konfigurace kódu: Výhody, Snazší oprava chyb:
Proces otevírání：
Instalace úspěšná: Spusťte test.py
Kompilace a spuštění
-
Nejprve spusťte testovací kód test.py zajistit správnou funkci kamery.
-
Spusťte soubor First_train.py pro trénování dat a uložte klíčové body lidského těla jako soubory 1_Fall.csv a 2_Normal.csv. Uživatel může stisknout klávesu Esc pro ukončení a uložení výsledků.
-
Spusťte soubor second_KNN.py pro použití modelu KNN pro konfiguraci.
-
Spusťte soubor Third.py pro ověření. Můžete nahrát video s kompletními klíčovými body člověka nebo otevřít kameru pro testování.
Konečný výsledek (zahrnuje soubory GIF)
Referenční odkazy:
