nzy2331. 项目背景与核心价值
行人跌倒检测在养老监护、公共安全等领域具有重要应用价值。传统监控系统依赖人工值守，难以实现全天候实时预警。我们基于YOLO系列算法开发的这套系统，能够在普通计算设备上实现每秒30帧以上的实时检测，准确率超过92%。
这个项目最吸引我的地方在于它完美平衡了精度与速度的需求。相比两阶段检测器（如Faster R-CNN），单阶段设计的YOLO在保持较高召回率的同时，大幅提升了处理速度。我们实测发现，在NVIDIA Jetson Xavier NX边缘设备上，YOLOv5s模型推理时间仅需8ms，完全满足实时性要求。
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2. 算法选型与技术路线
2.1 YOLO系列对比分析
我们测试了YOLOv3到YOLOv8多个版本的表现：
| 版本 | 参数量(M) | mAP@0.5 | FPS(1080Ti) |
|---|---|---|---|
| YOLOv3 | 61.5 | 0.885 | 45 |
| YOLOv5s | 7.0 | 0.896 | 140 |
| YOLOv8n | 3.2 | 0.902 | 165 |
最终选择YOLOv5s作为基础模型，主要考虑：
- 社区支持完善，部署工具链成熟
- 模型大小适合边缘设备部署
- 提供完善的训练接口和模型导出功能
2.2 跌倒特征建模关键点
跌倒检测不同于常规目标检测，需要特别关注人体姿态特征。我们在数据标注时增加了以下关键点：
- 头部与躯干的相对位置
- 肢体关节角度变化
- 运动轨迹加速度
- 地面接触面积比例
通过分析监控视频发现，正常行走时人体高度与宽度比(H/W)通常在2.5-3.5之间，而跌倒瞬间会骤降至1.0以下。这个特征成为我们设计损失函数时的重要考量。
3. 数据准备与模型训练
3.1 数据集构建技巧
我们融合了多个公开数据集并补充自采数据：
- UR Fall Detection Dataset
- Multicam Fall Dataset
- 自建养老院场景数据集（200小时视频）
数据增强策略：
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