基于YOLO的行人跌倒检测系统设计与优化

1. 项目背景与核心需求

行人跌倒检测系统在医疗监护和工业安全领域有着迫切需求。根据临床统计数据显示，65岁以上老年人每年跌倒发生率高达30%，而建筑工地工人因跌倒导致的事故占比超过15%。传统基于可穿戴设备的方案存在两大痛点：一是设备需要持续佩戴，用户体验差；二是传感器成本高昂，难以大规模部署。

计算机视觉技术为解决这一问题提供了新思路。我们选择YOLO系列模型作为核心算法，主要基于三点考量：

• 实时性要求：从检测到报警必须在200ms内完成
• 准确率需求：在复杂背景下仍需保持90%以上的召回率
• 部署便利：需要支持从嵌入式设备到云服务器的多种部署场景

注意：实际部署时需要根据具体场景调整模型大小，室内环境可使用YOLOv5s，室外复杂场景建议使用YOLOv8m

2. 系统架构设计

2.1 整体技术栈

系统采用分层架构设计，各模块技术选型如下：

2.2 核心处理流程

1. 视频流输入（RTSP/USB摄像头）
2. 帧提取（OpenCV）
3. 目标检测（YOLO模型）
4. 姿态分析（关键点检测）
5. 状态判定（基于角度阈值）
6. 报警触发（声音+消息推送）

3. 数据集构建与处理

3.1 数据来源组合

我们采用三源数据融合策略：

• 公开数据集：UR Fall Detection Dataset（2870个标注样本）
• 模拟采集：不同体型志愿者模拟各种跌倒场景（1200个样本）
• 真实场景：合作养老院提供的监控视频（约500个有效片段）

3.2 数据增强方案

为提高模型鲁棒性，采用以下增强组合：

python复制transform = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightn