Fall Detection Dataset
Conjunto de imágenes anotadas con etiquetas sobre la postura humana (caer, caminar, sentarse), adecuado para entrenar modelos de visión para la seguridad o la vigilancia.
485 imágenes (.jpg, .png) + 485 archivos de anotación (.txt), formatos simples, utilizables directamente
Base de datos abierta + contenido abierto
Descripción
Este conjunto de datos ofrece una colección de imágenes anotadas para la detección automática de caídas humanas. Las imágenes se dividen en dos carpetas (tren y Valina) y cada imagen está asociada a un archivo de etiquetas que indica la postura (caer, caminar, sentarse). Las anotaciones se crearon a través de la plataforma makesense.ai con recuadros delimitadores alrededor de las personas.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos de visión artificial para detectar caídas en entornos de vigilancia.
- Desarrolle sistemas de alerta para la seguridad de las personas mayores en el hogar o en residencias de ancianos.
- Experimente con algoritmos para la clasificación y detección de la actividad humana en vídeos o imágenes fijas.
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, es posible completar este conjunto de datos con vídeos, añadir nuevas posturas (por ejemplo, tumbado o de pie) o enriquecer las anotaciones con los grados de gravedad de las caídas. Como el formato es simple (.txt), también es fácil adaptarlo o convertirlo a COCO o YOLO.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Desarrolladores de sistemas de seguridad
- Investigadores de visión artificial
- Proyectos de salud con IA
🔧 Herramientas compatibles
- YOLOv5/v8
- TensorFlow Object Detection
- OpenCV
- Ultralytics
💡 Consejo
Para obtener mejores resultados, combina este conjunto de datos con vídeos reales y aplica un ligero aumento de datos (voltea, desenfoca, etc.).
Preguntas frecuentes
¿Se puede usar este conjunto de datos para la detección en tiempo real?
Sí, se puede utilizar para entrenar un modelo YOLO o SSD para la detección en tiempo real de caídas en las transmisiones de vídeo.
¿Hay vídeos relacionados o solo imágenes fijas?
Este conjunto de datos contiene solo imágenes fijas. Sin embargo, se puede adaptar a escenarios de vídeo con algoritmos de seguimiento.
¿Las anotaciones son compatibles con marcos clásicos como YOLO o COCO?
Las anotaciones son simples (formato de texto), pero se pueden convertir fácilmente a formatos YOLO o COCO con scripts.
