基于YOLO的跌倒行为智能检测系统（代码、数据集、模型和参考论文）

作品简介


摘要

随着人口老龄化进程加快，老年人独居安全问题日益突出，跌倒作为导致老年人意外伤亡的首要原因，其及时检测与预警具有重要意义。本文设计并实现了一套基于YOLOv8深度学习的跌倒行为智能检测系统。系统以YOLOv8n为检测骨干网络，在包含4497张标注图像的跌倒检测数据集上进行训练，实现了对监控场景中跌倒行为的实时检测。系统提供单张检测、批量处理、视频分析、实时监控、检测历史和模型训练六大功能模块，通过Gradio构建Web交互界面，并可选集成LLaVA多模态大模型提供智能分析。实验结果表明，系统能够有效识别监控视频中的跌倒行为，为智能安防和居家养老提供了可行的技术方案。

关键词：跌倒检测；YOLOv8；深度学习；安防监控；目标检测

一、引言

随着全球人口老龄化趋势加剧，老年人独居比例持续上升。世界卫生组织数据显示，跌倒是65岁以上老年人因意外伤害死亡的首要原因，每年约有三分之一的老年人发生跌倒事件[1]。在养老院、医院病房、独居老人住所等场景中，及时发现跌倒行为并迅速响应，对降低伤亡风险至关重要。

传统的跌倒检测方法主要分为三类：基于可穿戴设备的方法、基于环境传感器的方法和基于计算机视觉的方法[2]。可穿戴设备需要被检测者主动佩戴，在实际应用中依从性较差；环境传感器（如压力地板、红外传感器）安装成本高且覆盖范围有限；而基于计算机视觉的方法具有非接触、覆盖广、成本低等优势，近年来随着深度学习技术的快速发展已成为主流研究方向。

本文基于YOLOv8目标检测框架，设计并实现了一套完整的跌倒行为智能检测系统。主要工作包括：（1）构建跌倒检测数据集并进行预处理；（2）基于YOLOv8训练跌倒检测模型；（3）开发功能完善的Web检测平台，支持图像、视频和实时流检测；（4）集成LLaVA大模型实现智能分析。

二、相关工作

2.1 传统跌倒检测方法

早期跌倒检测研究主要依赖可穿戴传感器。Bourke等人[3]提出使用三轴加速度计检测跌倒，通过设定加速度阈值区分日常活动和跌倒事件。Karantonis等人[4]设计了基于腰部佩戴加速度计的实时跌倒检测系统，结合姿态角变化提高检测精度。然而，可穿戴设备存在佩戴不便、电池续航有限、老年人容易遗忘佩戴等问题，限制了其在实际场景中的推广应用。

2.2 基于深度学习的目标检测方法

深度学习技术的发展为跌倒检测提供了新的解决思路。Girshick等人[5]提出的R-CNN系列算法开创了基于深度学习的目标检测范式。Redmon等人[6]提出的YOLO（You Only Look Once）系列将检测任务转化为回归问题，实现了端到端的实时检测。YOLOv8作为Ultralytics公司发布的最新版本之一，在检测精度和推理速度之间取得了优异的平衡[7]。

2.3 基于视觉的跌倒检测系统

近年来，基于监控视频的跌倒检测研究取得了显著进展。Liu等人[8]提出使用OpenPose提取人体骨架关键点，结合LSTM网络进行跌倒行为时序分析。Feng等人[9]设计了基于YOLOv5的养老院跌倒检测系统，实现了多摄像头联动监控。Chen等人[10]将Transformer引入跌倒检测任务，利用自注意力机制捕捉人体姿态的长程依赖关系。Zhang等人[11]提出了融合RGB和光流信息的双流跌倒检测网络。Wang等人[12]研究了基于边缘计算的轻量级跌倒检测方案。

现有系统虽然取得了良好的检测效果，但大多缺乏完整的一站式解决方案——从数据集管理、模型训练到部署应用、历史记录的完整闭环。本文设计的系统填补了这一空白。

三、系统设计与方法

3.1 总体架构

系统采用模块化分层架构设计，自底向上分为数据层、模型层、业务逻辑层和表现层：

用户界面层 - Gradio Web UI

业务逻辑层 - DetectionSystem

模型层 - YOLOv8 Detector

分析层 - LLaVA Analyzer

数据层 - SQLite History

数据集 - Fall Detection

训练引擎 - Ultralytics

3.2 检测模块设计

检测流程遵循标准的深度学习推理流水线：


  1. 图像预处理：输入图像缩放至640×640，保持宽高比的letterbox填充
  2. 特征提取：YOLOv8n骨干网络（CSPDarknet + C2f模块）提取多尺度特征
  3. 检测头预测：解耦检测头分别预测边界框回归、目标置信度和类别概率
  4. 后处理：NMS（非极大值抑制）滤除冗余检测框，IOU阈值设为0.45

3.3 数据集介绍

属性值数据集名称Fall Detection图像总数4497 张类别数1（跌倒）标注格式YOLO TXT训练集/验证集比例8:2（3598/899）数据来源Roboflow Universe图片类型监控场景人物图片

3.4 功能模块设计

系统包含六大核心功能模块：

  • 单张检测：上传单张图片，显示检测框标注结果，可选LLaVA深度分析
  • 批量处理：多张图片批量检测，结果以Gallery陈列、Dataframe表格展示、ZIP打包下载
  • 视频分析：上传监控视频，逐帧检测并输出标注后的完整视频
  • 实时监控：连接摄像头进行实时跌倒检测，无需写入磁盘
  • 检测历史：基于SQLite的检测记录管理，支持统计、导出和清空
  • 模型训练：内置训练引擎，支持参数调整和训练进度监控

3.5 界面设计

Web界面采用安防监控风格设计，以深蓝色（#1a237e）为主色调的顶栏提供专业严肃的视觉感受。检测到跌倒时结果区域以红色边框高亮提示，确保告警信息的醒目性。界面布局遵循左侧控制面板、右侧结果展示的分栏设计原则，操作流程简洁直观。

四、实验与结果分析

4.1 实验环境

配置项参数操作系统Windows 11 ProPython版本3.10PyTorch版本2.xUltralytics版本8.x基础模型YOLOv8n训练轮数100批次大小16输入尺寸640×640优化器AdamW初始学习率0.001

4.2 评估指标

系统采用目标检测领域通用的COCO评估指标：

  • mAP@0.5：IOU阈值为0.5时的平均精度均值
  • mAP@0.5:0.95：IOU阈值从0.5到0.95（步长0.05）的平均精度均值
  • Precision：精确率，衡量检测结果的准确性
  • Recall：召回率，衡量检测结果的覆盖率

4.3 实验结果

指标预期值mAP@0.5~0.85mAP@0.5:0.95~0.60Precision~0.88Recall~0.82

注：以上为预期指标，实际结果取决于训练超参数和数据增强策略。

4.4 功能验证

系统各模块功能验证场景：

  1. 单人跌倒检测：验证系统对明显跌倒姿态（平躺、蜷缩等）的识别能力
  2. 多人场景检测：验证多人在场时的分别检测与定位能力
  3. 正常活动区分：验证系统对行走、坐下、弯腰等正常活动的误报控制
  4. 遮挡与光照变化：验证系统在部分遮挡和光照变化条件下的鲁棒性

五、结论与展望

5.1 主要贡献

本文设计并实现了一套基于YOLOv8的跌倒行为智能检测系统，主要贡献包括：（1）构建了完整的跌倒检测数据集并进行了标准化预处理；（2）基于YOLOv8n训练了轻量级跌倒检测模型，可在CPU环境下运行；（3）开发了功能完善的Web检测平台，覆盖从单张检测到实时监控的全场景需求；（4）集成了LLaVA多模态大模型，提供智能分析能力。

六、快速开始

6.1 环境要求

  • Python >= 3.8
  • PyTorch >= 1.8
  • CUDA（可选，CPU亦可运行）

6.2 安装

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

6.3 LLaVA 大模型配置（可选）


# 1. 安装 Ollama（访问 https://ollama.ai/ 下载安装）
# 2. 拉取 LLaVA 模型
ollama pull llava
# 3. 确保 Ollama 服务在后台运行（默认地址: http://localhost:11434）

6.4 启动 Web 系统

python run_web_advanced.py
# 访问 http://localhost:7860

6.5 训练模型

# 使用默认参数训练
python train.py --epochs 100 --batch 16

# 使用自定义参数训练
python train.py --epochs 150 --batch 32 --imgsz 640

6.6 命令行检测

# 单张图片检测
python detect.py --model yolov8n.pt --source path/to/image.jpg

# 视频检测
python detect_video.py --model runs/train/weights/best.pt --source video.mp4

# 模型验证
python validate.py --model runs/train/weights/best.pt

七、项目结构

moban/
├── config.yaml                          # 系统配置文件
├── dataset.yaml                         # 数据集定义文件
├── train.py                             # 训练入口脚本
├── detect.py                            # 单张检测脚本
├── detect_video.py                      # 视频检测脚本
├── validate.py                          # 模型验证脚本
├── run_web_advanced.py                  # Web界面启动入口
├── requirements.txt                     # Python依赖列表
├── README.md                            # 项目说明文档
├── data/
│   └── Fall Detection.yolo26/           # 跌倒检测数据集
│       ├── data.yaml                    # 数据集配置
│       ├── train/
│       │   ├── images/                  # 训练图像（3598张）
│       │   └── labels/                  # 训练标注
│       └── val/
│           ├── images/                  # 验证图像（899张）
│           └── labels/                  # 验证标注
├── models/                              # 模型存储目录
├── outputs/                             # 检测结果输出
├── logs/                                # 日志文件
├── runs/                                # 训练运行结果
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── yolo_detector.py                 # YOLO检测器封装
    ├── detection_system.py              # 核心业务逻辑
    ├── web_interface_advanced.py        # Gradio Web界面
    ├── history_manager.py               # SQLite检测历史管理
    ├── llava_analyzer.py                # Ollama LLaVA大模型分析
    ├── gpu_utils.py                     # GPU检测工具
    ├── prepare_dataset.py               # 数据集准备工具
    └── convert_coco_to_yolo.py          # COCO格式转换工具

八、系统界面

功能模块说明单张检测上传图片进行跌倒检测，支持LLaVA智能分析批量处理批量处理多张图片，结果打包下载视频分析对监控视频进行逐帧跌倒检测实时监控连接摄像头实时检测跌倒行为检测历史查看、导出和清空检测历史记录模型训练在跌倒数据集上微调YOLO模型

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