Надзор за падениями с помощью YOLOv11

Обнаружение падений с помощью YOLOv11

Эта модель представляет собой специализированную версию YOLOv11, доработанную для обнаружения падений человека в различных условиях. Она предназначена для предоставления оповещений в режиме реального времени для мониторинга безопасности в учреждениях по уходу за пожилыми людьми, больницах и на промышленных предприятиях.

Что умеет эта модель

Модель способна обнаруживать и различать следующие три состояния:

• Падение: Активное движение падения или человек на земле после падения.
• Сидит: Люди сидят на стульях, скамейках или полу.
• Стоит: Люди в вертикальном положении, стоящие.

Информация о модели:

• Архитектура: YOLOv11 (Ultralytics)
• Задача: Обнаружение объектов (Обнаружение падений)
• Разрешение входного изображения: 640x640 пикселей
• Скорость вывода: Оптимизирована для приложений реального времени

Как обучена модель

Модель была обучена с использованием фреймворка Ultralytics. Набор данных был тщательно отобран и предварительно обработан с помощью Roboflow для обеспечения высокой точности и минимизации ложных срабатываний в обычных сценариях сидения или лежания.

Применение

• Безопасность пожилых людей: Автоматическое обнаружение падений для дома или домов престарелых.
• Охрана труда: Мониторинг падений в опасных рабочих зонах или на строительных площадках.
• Поддержка здравоохранения: Обеспечение дополнительного уровня мониторинга для палат пациентов.

Быстрый старт (Пример использования)

Вам не нужно вручную загружать веса. Вы можете загрузить и запустить модель напрямую с помощью следующего кода Python:

Разработчик

Автор: Melih Uzunoğlu

Фреймворк: Ultralytics YOLOv11

Источник данных: Roboflow

Ссылки