这是一个面向《基于深度学习的行人跌倒检测系统》方向整理的参考论文资源，提供可编辑 Word 文档，并可配合答辩 PPT 使用，适合课程设计、毕业设计与项目总结撰写。

论文写作可围绕以下内容展开：

1）课题定位：研究主题聚焦于行人跌倒检测系统场景，面向单类别目标开展研究，核心对象为 fall（跌倒）。

2）数据说明：项目使用 内置 1770 张行人跌倒检测标注数据集，并按 训练集 1110 张，验证集 330 张，测试集 330 张 进行训练集、验证集和测试集划分。

3）方法部分：围绕 YOLOv5 至 YOLOv12 共八个模型的训练流程、目标识别逻辑、实验对比与结果分析展开描述。

4）系统部分：支持 图片、视频、摄像头等多种输入源，界面端可实时显示检测结果与置信度，并结合 PySide6 构建可视化 UI 界面，集成模型推理、结果展示与交互操作，并支持一键演示 进行可视化实现说明。

5）扩展功能：支持 主题背景、图片、图标设置以及 UI 控件增减、CSV 导出、带框图片/视频保存以及 SQLite 数据库存档，同时提供 登录注册界面（也可按需关闭） 和 在线上传与切换 YOLO 模型权重，便于不同方案效果对比。

6）使用价值：便于整理论文正文、实验截图、结果分析和汇报展示内容。