解锁实时跌倒检测Jetson Nano与定制的YOLOv8

1. 概述

跌倒是一个重大问题，特别是对老年人和有疾病的人来说，因为它们可能导致严重伤害甚至死亡。坠落探测系统旨在迅速识别此类事件，确保及时提供援助并减少造成严重后果的风险。随着人工智能和机器学习的进步，跌倒检测变得更加准确和可靠。

在我之前的博客中，“开始使用Jetson Nano开发工具包”和“在Jetson Nano 4GB上运行YOLOv12：综合指南”，我们探索了设置Jetson Nano和运行YOLOv12模型进行对象检测的基础知识。在此基础上，我们现在将深入定制YOLOv8，专门用于Jetson Nano上的跌倒检测。

YOLOv8(你只看一次，版本8)。是一种最先进的物体检测模型，以其速度和准确性而闻名。它能够快速准确地实时识别物体，使其成为跌倒检测应用的理想选择。通过定制YOLOv8，我们可以训练模型专门识别坠落事件，提高其检测和响应此类事件的有效性。

Jetson Nano是NVIDIA开发的一款功能强大但价格实惠的边缘人工智能平台，是部署基于yolov8的跌倒检测系统的绝佳选择。其紧凑的尺寸、低功耗和强大的GPU功能使其非常适合在边缘运行复杂的人工智能模型。这种组合可以实现实时跌倒检测和即时警报，确保及时援助并提高各种环境中的安全性。

在这篇博文中，我们将探索为跌倒检测定制YOLOv8并将其部署在Jetson Nano上的过程，为构建一个有效和高效的跌倒检测系统提供全面的指导。

2.准备数据集

在本教程中，我们使用Roboflow数据集，如图所示。

下载具有所需格式的数据集，如下图所示。

该数据集组织良好，包括以JSON格式注释的图像，分为三类：训练、测试和有效。它具有三个类(站立，跌倒和跌倒)，这对于训练跌倒检测模型至关重要。YAML文件和其他文本文件提供了配置设置和说明，以方便在机器学习工作流程中使用数据集。

3.训练模型

要培训YOLOv8或更高版本(因为YOLOv8是Ultralytics的产品)，Ultralytics文档提供了更多关于培训的详细信息。在自定义数据上定制YOLOv8，就像在跌倒检测教程中一样，意味着用特定的目标数据集训练YOLOv8。

3.1. 准备数据集：

要为跌倒检测定制YOLOv8，您需要针对您的应用程序定制一个特定的数据集。在本教程中，我们专注于一个数据集，其中包括不同状态的人的图像：站立，摔倒和摔倒。

确保数据集组织良好，将图像分为训练集、测试集和验证集。注释应该采用JSON格式，数据集应该使用YAML配置文件进行结构化，以便于设置。

3.2. 数据集注释:

数据集中的每个图像都应该有相应的注释来指定边界框和类标签。对于坠落检测，有三种类型：站立、坠落和坠落。

3.3. 配置培训环境：

使用提供的YAML文件配置训练参数。该文件将包括计算机上数据集的路径、类的数量和其他必要的设置。

一个示例YAML配置可能如下所示：

3.4. 训练模型

3.5.秋天架构

下图说明了跌落检测架构。它包括通过冻结某些层的权重来微调预训练的YOLOv8模型，并将输出通过密集层进行坠落运动分类。

3.6.训练模型

4. 评估模型的性能

评估结果表明，平均精密度(mAP)为94%，精密度为90%，召回率为91.9%。这些图提供了我们的模型性能的可视化，说明了它在通过训练结果图和混淆矩阵检测跌倒方面的鲁棒性。

5. 推理

5.1. 图像推理

5.2. 视频推理

6.硬件设置

下图展示了Jetson Nano硬件设置，其中包括：

•Jetson Nano开发工具包

•显示器与HDMI输入能力

•键盘和鼠标用于用户交互

•用于拍摄视频的摄像机

•相机支架，用于在使用过程中稳定相机

7. 部署在Jetson Nano上

要在Jetson Nano上部署YOLOv8，我建议您查看我之前的文章。按照相同的步骤在Jetson Nano上部署YOLOv12，但是您将使用预训练的YOLOv8模型进行跌倒检测，而不是使用YOLOv12。

你需要激活名为y8的Python虚拟环境，并运行位于Documents中的fall-detection-i.py脚本，按照以下步骤操作：

•使用$ source y8/bin/ Activate激活虚拟环境

•使用$ cd Documents导航到Documents目录

•通过运行$ python fall-detection-i.py来执行脚本

结论

总之，在Jetson Nano上定制YOLOv8为跌倒检测等实时人工智能应用开辟了新的可能性。这次演示不仅突出了嵌入式人工智能系统的潜力，还展示了这些解决方案在安全和监控方面的强大和高效。

本文编译自hackster.io