Fall Detection with MediaPipe & YOLOv8

Detecting and automatically clipping the falling moments from video

dusme_1.2.mp4

This video demonstrates automatic fall detection and extraction from the original video

📎 Live Demo - Canlı Demo

---

🇹🇷 Türkçe • 🇬🇧 English

---

🇬🇧 English

📋 Table of Contents

• About the Project
• How It Works
• Requirements
• Usage
• Important Notes

🎯 About the Project

This project detects people in videos using YOLOv8 and analyzes their posture with MediaPipe. When a fall is detected, the falling moment is automatically clipped from the video and saved as a separate file.

Key Features:

• Detects humans in video frames using YOLOv8
• Analyzes body posture through MediaPipe pose estimation
• Calculates torso angle based on shoulder and hip positions
• Automatically clips and saves fall moments from the video

⚙️ How It Works

1. Person Detection: YOLOv8 detects people in each frame
2. Posture Analysis: MediaPipe calculates the torso angle using shoulder and hip landmarks
3. Fall Classification: If the torso angle exceeds a threshold, the person is classified as falling
4. Automatic Clipping: Fall moments are automatically extracted and saved as separate video files

📦 Requirements

pip install numpy==2.1.0 opencv-python==4.10.0.84 ultralytics==8.2.81 mediapipe==0.10.14 collection==0.1.6

🚀 Usage

python main.py

Note

On first run, YOLOv8 will automatically download the yolov8n.pt model file (~6MB). Internet connection required for initial setup.

⚠️ Important Notes

Important

If you encounter this error:

ValueError: while processing the input streams of subgraph node InferenceCalculator: 
TAG:index:name is invalid...

This issue occurs when your system locale is set to Turkish. MediaPipe requires English locale.

Solution:

1. Edit locale configuration:

   sudo nano /etc/locale.gen

2. Enable English and disable Turkish:

   • Remove # from en_US.UTF-8 UTF-8
   • Add # to tr_TR.UTF-8 UTF-8

3. Update locale:

   sudo update-locale LANG=en_US.UTF-8

4. Reboot:

   sudo reboot

---

🇹🇷 Türkçe

📋 İçindekiler

• Proje Hakkında
• Nasıl Çalışır
• Gereksinimler
• Kullanım
• Önemli Notlar

🎯 Proje Hakkında

Bu proje, YOLOv8 kullanarak videodaki insanları tespit eder ve MediaPipe ile duruş analizi yapar. Düşme tespit edildiğinde, düşme anı otomatik olarak videodan kırpılır ve ayrı bir dosya olarak kaydedilir.

Temel Özellikler:

• YOLOv8 ile video karelerinde insan tespiti
• MediaPipe ile vücut duruşu analizi
• Omuz ve kalça pozisyonlarına göre gövde açısı hesaplama
• Düşme anlarının otomatik olarak kırpılması ve kaydedilmesi

⚙️ Nasıl Çalışır

1. İnsan Tespiti: YOLOv8 her karede insanları tespit eder
2. Duruş Analizi: MediaPipe omuz ve kalça işaretleyicilerini kullanarak gövde açısını hesaplar
3. Düşme Sınıflandırması: Gövde açısı belirli bir eşiği aştığında kişi düşüyor olarak sınıflandırılır
4. Otomatik Kırpma: Düşme anları otomatik olarak ayıklanır ve ayrı video dosyaları olarak kaydedilir

📦 Gereksinimler

pip install numpy==2.1.0 opencv-python==4.10.0.84 ultralytics==8.2.81 mediapipe==0.10.14 collection==0.1.6

🚀 Kullanım

python main.py

Note

İlk çalıştırmada YOLOv8 otomatik olarak yolov8n.pt model dosyasını indirecektir (~6MB). İlk kurulum için internet bağlantısı gereklidir.

⚠️ Önemli Notlar

Important

Şu hatayı alıyorsanız:

ValueError: while processing the input streams of subgraph node InferenceCalculator: 
TAG:index:name is invalid...

Bu sorun, sistem dilinizin Türkçe olmasından kaynaklanır. MediaPipe İngilizce yerel ayar gerektirir.

Çözüm:

1. Dil yapılandırmasını düzenleyin:

   sudo nano /etc/locale.gen

2. İngilizce'yi etkinleştirin, Türkçe'yi devre dışı bırakın:

   • en_US.UTF-8 UTF-8 satırından # işaretini kaldırın
   • tr_TR.UTF-8 UTF-8 satırına # ekleyin

3. Dil ayarlarını güncelleyin:

   sudo update-locale LANG=en_US.UTF-8

4. Bilgisayarı yeniden başlatın:

   sudo reboot