最近做了一个跌倒检测demo，使用的是lightweight_openpose+fullconnection，这篇文章是以应用为主，已经在GitHub上开源啦，
源码openpose_fall_detect

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为什么使用lightweight_openpose，在此之前跑了很多模型哈，包括C3D、R3D、R（2+1）D、yolo、alphapose、STGCN、openpose等，以上模型有时间了再和大家分享，综合来说，lightweight_openpose速度快（比以上提到的模型都快），精度也很不错，接下来谈一谈这个项目的模型及怎么实现的。

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lightweight_openpose VS openpose
这个轻量级的openpose相比openpose有哪些改进呢，先看看openpose的原始结构

接下来谈谈对openpose的改进
改进一：backbone：VGG19 to mobilev1
改进二：把生成keypoints和PAFs的两个网络合并成一个

改进三：把7x7的卷积换成3x3和1x1的卷积块，为保持视野，使用dil=2的空洞卷积

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经过以上改进，速度相比原openpose快了很多，精度和原openpose相差很小

大致知道了如何改进的openpose，理论不多说，接下来谈谈怎么利用lightweight_openpose+fullconnection实现跌倒识别

一、
lightweight_openpose用来识别骨骼
二、
把骨骼图片传入全连接层，全连接层对骨骼进行判断，输出骨骼状态（fall or normal），发现精度还可以进一步提高，就是使用宽高比进行辅助判断，跑出来的效果确实好了很多。

关于lightweight_openpose可以参考其论文Lightweight OpenPose
及其github相关代码

关于全连接层的训练，很简单，首先生成训练集和测试集，直接利用lightweight_openpose生成后保存就好，我已经对源码做了部分修改，在pose.py文件中添加了保存功能，在demo文件调用时可以设置is_save = True

骨骼生成完后，创建test与train文件夹作为训练集与测试集，在test和train文件夹下创建fall与normal文件夹，把相应的骨骼图片放进去就好，如下图

之后训练就可以啦，几个小时就可以训练好
以下附几张效果图

为了方便操作，项目中添加了一个简单的GUI操作界面，入口文件为fall_down_detector.py
权重文件下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/1QB8j7bXsmpEpfc4d3HkUIg
提取码：5d6o

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