Fall Detection for Smart Living using YOLOv5

要約

この研究では、YOLOv5mu モデルを使用した転倒検出システムを導入しています。このシステムは 0.995 の平均精度 (mAP) を達成し、スマート ホーム環境内での転倒イベントを識別する際の優れた精度を実証しました。
高度なデータ拡張技術によって強化されたこのモデルは、さまざまな条件にわたって優れた堅牢性と適応性を実証します。
YOLOv5mu の統合により、正確なリアルタイムの転倒検出が可能になります。これは、住民の安全性と緊急対応の向上に不可欠です。
今後の研究では、コンテキスト データを組み込んでシステムを改良し、さまざまな環境でのパフォーマンスと実用的な適用性を高めるためのマルチセンサー アプローチの探索に焦点を当てます。

要約(オリジナル)

This work introduces a fall detection system using the YOLOv5mu model, which achieved a mean average precision (mAP) of 0.995, demonstrating exceptional accuracy in identifying fall events within smart home environments. Enhanced by advanced data augmentation techniques, the model demonstrates significant robustness and adaptability across various conditions. The integration of YOLOv5mu offers precise, real-time fall detection, which is crucial for improving safety and emergency response for residents. Future research will focus on refining the system by incorporating contextual data and exploring multi-sensor approaches to enhance its performance and practical applicability in diverse environments.

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