跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)
跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)
目录
跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)
1. 前言
2. 跌倒检测数据集说明
3. 基于YOLOv5的跌倒检测模型训练
4.跌倒检测模型Android部署
（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型
（2） 将ONNX模型转换为TNN模型
（3） Android端上部署模型
（4） 一些异常错误解决方法
5. Android跌倒检测效果
6.项目源码下载
1. 前言
这是项目《跌倒检测和识别》系列之《Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)》；本篇主要分享将Python训练后的YOLOv5的跌倒检测模型移植到Android平台。我们将开发一个简易的、可实时运行的跌倒检测Android Demo，可实现检测人体的up(站立)，bending(弯腰,蹲下)和down(躺下，摔倒)三种状态。
考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的跌倒（摔倒）检测模型yolov5s05_320。从效果来看，Android跌倒（摔倒）检测模型的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5:0.95=0.73693，而轻量化版本yolov5s05_416平均精度平均值mAP_0.5:0.95=0.50567左右。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。
先展示一下Android Demo跌倒检测和识别的效果：
【Android APP体验】https://download.csdn.net/download/guyuealian/87707747
【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824
更多项目《跌倒检测和识别》系列文章请参考：
- 跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130184256
- 跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738
跌倒检测和识别3：Android实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250824
跌倒检测和识别4：C++实现跌倒检测(含源码，可实时跌倒检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250838
2. 跌倒检测数据集说明
目前收集了约4000的跌倒检测数据集和26000+跌倒分类数据集，关于跌倒检测数据集说明，请参考：跌倒检测和识别1：跌倒检测数据集(含下载链接)
3. 基于YOLOv5的跌倒检测模型训练
官方YOLOv5给出了YOLOv5l,YOLOv5m,YOLOv5s等模型。考虑到手机端CPU/GPU性能比较弱鸡，直接部署yolov5s运行速度十分慢。所以本人在yolov5s基础上进行模型轻量化处理，即将yolov5s的模型的channels通道数全部都减少一半，并且模型输入由原来的640×640降低到416×416或者320×320，该轻量化的模型我称之为yolov5s05。轻量化后的模型yolov5s05比yolov5s计算量减少了16倍，参数量减少了7倍。
下面是yolov5s05和yolov5s的参数量和计算量对比：
| 模型 | input-size | params(M) | GFLOPs |
| yolov5s | 640×640 | 7.2 | 16.5 |
| yolov5s05 | 416×416 | 1.7 | 1.8 |
| yolov5s05 | 320×320 | 1.7 | 1.1 |
yolov5s05和yolov5s训练过程完全一直，仅仅是配置文件不一样而已；碍于篇幅，本篇博客不在赘述，详细训练过程请参考： 《跌倒检测和识别2：YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)》 ：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130250738
4.跌倒检测模型Android部署
（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型
训练好yolov5s05或者yolov5s模型后，你需要将模型转换为ONNX模型，并使用onnx-simplifier简化网络结构
# 转换yolov5s05模型
python export.py --weights "data/model/yolov5s05_320/weights/best.pt" --img-size 320 320
# 转换yolov5s模型
python export.py --weights "data/model/yolov5s_640/weights/best.pt" --img-size 640 640GitHub： https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
Install: pip3 install onnx-simplifier
（2） 将ONNX模型转换为TNN模型
目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署：
TNN转换工具：
- （1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub
- （2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine (可能存在版本问题，这个工具转换的TNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)
（3） Android端上部署模型
项目实现了Android版本的跌倒（摔倒）检测Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。Android源码核心算法YOLOv5部分均采用C++实现，上层通过JNI接口调用
package com.cv.tnn.model;import android.graphics.Bitmap;public class Detector {static {System.loadLibrary("tnn_wrapper");}/**** 初始化模型* @param model： TNN *.tnnmodel文件文件名（含后缀名）* @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下* @param model_type：模型类型* @param num_thread：开启线程数* @param useGPU：关键点的置信度，小于值的坐标会置-1*/public static native void init(String model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);/**** 检测* @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式* @param score_thresh：置信度阈值* @param iou_thresh： IOU阈值* @return*/public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh);
}
如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的YOLOv5模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。
（4） 一些异常错误解决方法
TNN推理时出现：Permute param got wrong size
官方YOLOv5: GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
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