基于深度学习的跌倒检测系统资源文件介绍
本资源文件提供了一个完整的基于深度学习的跌倒检测系统，包括UI界面、YOLOv5模型以及训练数据集。该系统利用深度学习技术对视频、图片、摄像头等画面进行跌倒检测，并实时分析和安全提醒。
系统功能
- 跌倒检测：通过YOLOv5的深度学习技术，对视频、图片、摄像头等画面进行跌倒检测。
- 实时显示：跌倒监测结果实时显示在UI界面上，可用于安防监控和跌倒情况自动化分析。
- 注册登录功能：系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用。
- 模型易于更换和改进：用户可以根据需要更换和改进模型，以适应不同的应用场景。
资源内容
- UI界面：包含一个美观且功能齐全的UI界面，支持图片、视频和摄像头的识别检测。
- YOLOv5模型：提供了训练好的YOLOv5模型，用户可以直接使用或进行进一步的训练和优化。
- 训练数据集：包含用于训练跌倒检测模型的数据集，用户可以根据需要进行扩展和更新。
使用说明
- 环境配置：请确保安装了Python 3.8及相关的依赖包，具体配置请参考requirements.txt文件。
- 运行界面：运行主程序runMain.py和LoginUI.py，即可启动跌倒检测系统的UI界面。
- 测试图片和视频：可以使用提供的测试图片脚本testPicture.py和测试视频脚本testVideo.py进行功能测试。
注意事项
- 请确保按照requirements.txt文件中的版本要求配置Python依赖包。
- 在使用过程中，如需修改界面中的文字、图标和背景图，可以直接在ConfigUI.config文件中进行修改。
结束语
本资源文件旨在帮助用户快速搭建和使用基于深度学习的跌倒检测系统。希望该系统能够在医疗、养老、安防等领域发挥重要作用，提高老年人、残障人士等弱势群体的生活质量和安全保障。