RaquelGG / Fall-Detector

A Real-Time Fall Detection System: A video based solution

A Real-Time Fall Detection System: A video based solution

Este programa es capaz de detectar caídas a tiempo real haciendo uso de las imágenes de una o varias cámaras.

Puesta en marcha 🚀

Para ejecutar el programa primero necesitas instalar las siguientes bibliotecas:

• Tensorflow
• OpenCV-Python
• Numpy
• Pandas
• Sklearn
• Pickle
• Telegram-send
• argsparse

También es necesario que guardes el modelo de estimación de pose PoseNet, para descargar, pulsa aquí. 📁

Alertas de Telegram 📣

Para que el programa funcione correctamente, es necesario configurar un bot de Telegram (también puedes desactivar la opción de recibir alertas con -t False).

Para configurar el bot de Telegram:

1. Con tu cuenta de Telegram, envía el mensaje /newbot a @botfather y copia el token.
2. Con telegram-send ya instalado en tu entorno de trabajo, escribe en la consola telegram-send --configure y pulsa enter.
3. Pega el token y copia la contraseña
4. Envía la contraseña a tu bot para ponerlo en marcha.
5. ¡Listo! 🎉

Ya tienes lo necesario 💪

Pero si quieres, también puedes entrenar el modelo tú mismo/a, puedes ver los pasos en /human_state_classifier/train.ipynb, ¡de esta manera funcionará mucho mejor!

Es hora de poner parámetros 🔥🔥

1. Debes añadir las cámaras 🎥 en el archivo cameras.conf, puede se una ruta a un vídeo o una ruta a un vídeo en vivo:

   ruta/enlace, habitación

2. ¿Te acuerdas del modelo que dije que guardaras? 📁, es hora de usarlo, indica la ruta donde tienes el modelo de estimación de pose PoseNet:

   py fall_detector -p "ruta"

3. También puedes añadir otros parámetros, como, por ejemplo, ver las cámaras y la situación que han detectado.

   py fall_detector -p "ruta" -d True

4. Para ver el resto de parámetros usa -h

   py fall_detector -h

¡Recuerda que las cámaras no tienen por qué ser buenas para hacer funcionar esta maravilla!

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