一、为什么需要摔倒检测识别数据集？

在计算机视觉领域，摔倒（Fall Detection）是最能体现“人命关天”四个字的研究方向之一。无论是独居老人、工地工人，还是人流密集的公共空间，一次未被及时发现的摔倒都可能造成无法挽回的后果。要让 AI 真正具备“眼疾手快”的能力，数据是第一道门槛。

二、摔倒检测识别数据集概述
数据集包含10787张图像，标注类别包含摔倒一类。

标注格式：yolo txt

标注工具：labelme/labelimg

图像应用数据增强

三、数据集的“炼成”：从照片到AI燃料

1. 数据采集

多源收集

多样性保障

2. 标注流程

数据校验：数据清洗，数据筛选

标注类型：矩形框、品种标签

3. 质量控制

分辨率筛选：剔除模糊、低像素图像

平衡性检测：确保每个品种样本量均衡

隐私处理。

适用于CV项目，毕设，科研，实验等

需要此数据集或其他任何数据集请私信