赛雷观影1. 项目概述
作为一名长期从事计算机视觉应用开发的工程师，我最近完成了一个基于YOLO系列模型的实时跌倒检测系统。这个项目源于我家中老人曾因跌倒受伤的经历，让我深刻意识到及时检测跌倒的重要性。
当前市面上的跌倒检测方案主要分为三类：可穿戴设备、环境传感器和视觉检测。前两种方案要么需要用户配合佩戴设备，要么部署成本较高。而基于视觉的方案具有非接触、部署灵活的优势，特别适合养老院、医院等公共场所。
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2. 技术选型与系统架构
2.1 YOLO模型对比选型
在模型选择上，我对比测试了YOLOv5、v8、v11和v12四个版本：
| 模型版本 | 准确率(mAP) | 推理速度(FPS) | 显存占用(GB) |
|---|---|---|---|
| YOLOv5s | 78.2% | 45 | 1.2 |
| YOLOv8m | 82.1% | 38 | 2.4 |
| YOLOv11 | 85.3% | 32 | 3.1 |
| YOLOv12 | 87.6% | 41 | 2.8 |
最终选择YOLOv12主要基于三点考虑：
- 在保持较高推理速度的同时，准确率提升明显
- 新增的SPPF+模块有效改善了小目标检测能力
- 模型对遮挡情况下的跌倒识别更鲁棒
2.2 系统整体架构
系统采用B/S架构设计，主要包含三个核心模块：
- 视频采集模块：支持RTSP流和本地视频输入
- AI推理模块：基于YOLOv12的检测模型
- Web服务模块：Django搭建的管理后台
数据流向为：摄像头→OpenCV采集→YOLO推理→结果可视化→报警触发→Django展示
3. 关键实现细节
3.1 数据集构建与增强
我们收集了包含5种场景的跌倒数据集：
- 室内平地跌倒
- 楼梯跌倒
- 浴室滑倒
- 床上跌落
- 椅子滑落
数据增强策略：
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A.H