YOLOv8 AI Box: Caídas, Escalamiento y Seguimiento
Introducción
Este proyecto te guiará sobre cómo usar el reComputed AI Box o reComputed Industry AI Box para implementar detección de caídas, detección de escalamiento y detección de seguimiento usando el modelo YOLOv8.
Preparación del hardware
| reCompuer AI Box | reComputer Industry AI Box |
|---|---|
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| Comprar Ahora | Comprar Ahora |
💡 Nota: Este proyecto requiere un reComputer AI Box o un reComputer Industry AI Box.
Detección de caídas
Instalar el entorno de ejecución
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
Descargar el proyecto
git clone https://github.com/Seeed-Projects/fall_detection_with_AIBox.git
cd fall_detection_with_AIBox
Preparar el entorno de python
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Ejecutar el proyecto
python app.py -i ./falldown_test.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt
Resultado
Escalamiento de vallas
Instalar el entorno de ejecución
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
Descargar el proyecto
git clone https://github.com/Seeed-Projects/cross_fence_with_AIBox.git
cd cross_fence_with_AIBox
Preparar el entorno de python
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Ejecutar el proyecto
python app.py -i ./scale_the_fence.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt
Resultado
Seguimiento
Instalar el entorno de ejecución
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y && sudo apt install hailo-all
Descargar el proyecto
git clone https://github.com/Seeed-Projects/track_people_with_AIBox.git
cd fall_detection_with_AIBox
Preparar el entorno de python
python -m venv .env --system-site-packages && source .env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Ejecutar el proyecto
python app.py -i ./people-walking.mp4 -n ./yolov8n.hef --show-fps -l ./common/coco.txt --track
resultado
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