weixin_330459611. 项目概述
在公共场所和养老机构中，行人跌倒是一个需要及时响应的安全隐患。传统监控系统依赖人工值守，存在响应延迟和漏检问题。我们开发的这套基于YOLO系列模型的实时行人跌倒检测系统，能够在普通计算设备上实现毫秒级的检测响应，准确率可达92%以上。
这个系统最核心的创新点在于将目标检测与姿态估计相结合，通过分析人体关键点空间关系来判断跌倒状态。相比单纯使用目标检测框长宽比变化的传统方法，我们的方案在复杂场景下的误报率降低了37%。目前已在三家养老院完成试点部署，平均响应时间1.8秒，比人工监控效率提升6倍。
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2. 技术架构设计
2.1 模型选型对比
我们测试了YOLOv5s/YOLOv7-tiny/YOLOv8n三个轻量级版本，最终选择YOLOv8n作为基础检测器。在RTX 3060显卡上的测试数据显示：
| 模型版本 | 参数量(M) | 推理速度(ms) | mAP@0.5 |
|---|---|---|---|
| YOLOv5s | 7.2 | 6.8 | 0.86 |
| YOLOv7-tiny | 6.0 | 5.2 | 0.83 |
| YOLOv8n | 3.2 | 4.1 | 0.89 |
YOLOv8n在保持较高精度的同时，具有最优的推理速度，特别适合部署在边缘计算设备上。
2.2 系统工作流程
- 视频流输入：支持RTSP/RTMP协议，最大支持8路1080P视频同时处理
- 预处理模块：
- 自适应分辨率调整（保持长边640px）
- 自动白平衡校正
- 动态帧率控制（15-30fps可调）
- 双阶段检测：
- 第一阶段：YOLOv8n人体检测
- 第二阶段：HRNet姿态估计（输出17个关键点）
- 跌倒判定逻辑：
python复制def is_falling(keypoints): # 计算躯干向量（肩膀到臀部） torso_vec = keypoints[6] - keypoints[12]