基于MediaPipe姿态估计的实时跌倒检测系统设计与实现

摘要：跌倒是老年人和特殊人群面临的重大安全隐患，及时准确的跌倒检测对于保障生命安全具有重要意义。本文设计并实现了一种基于 MediaPipe 姿态估计技术的智能跌倒检测系统。

项目概览

项目简介

该系统利用 Google MediaPipe 框架提取人体关键点信息，通过分析躯干角度、身高比例等多维度特征，结合时间序列确认机制，实现对跌倒事件的准确识别。

实验结果表明，该系统能够有效区分站立、弯腰和跌倒三种姿态，通过连续 4 帧确认机制显著降低了误报率。系统具有部署简便、实时性好、准确率高等优点，可广泛应用于养老院、医院、家庭等场景的安全监护

系统架构

本系统采用三层架构设计：数据采集层通过 OpenCV 实现视频流的读取与预处理；特征提取层利用 MediaPipe Pose 模型提取人体 33 个关键点坐标及可见度信息；决策判断层基于躯干角度、身高比例等多维特征计算，结合连续 4 帧时间序列确认机制完成跌倒事件的智能识别，并通过 PyQt5 图形界面和命令行双模式输出检测结果。整体架构采用模块化设计，各层松耦合，便于功能扩展和性能优化。

图1 系统架构图

技术创新

创新点1：多维特征融合的跌倒判别算法

突破传统单一特征检测的局限，创新性地融合躯干角度（肩髋连线与垂直轴夹角）、身高比例（头部至脚踝垂直距离）、关键点可见度三维特征，建立多条件联合判别模型。通过设定躯干角度阈值 45°、身高比例阈值 0.5 及最小可见度 0.5，实现站立、弯腰、跌倒三种姿态的精准分类，显著提升复杂场景下的检测鲁棒性。

创新点2：时间序列确认机制

设计了智能的时间序列确认策略，要求跌倒姿态在连续 4 帧（约 0.13 秒）内持续出现方可触发报警。同时引入状态转移逻辑：仅在检测到”站立”姿态时重置计数器，而”弯腰”状态不触发重置，避免跌倒过程中因姿态过渡导致的漏检。

创新点3：轻量化双模式交互系统

创新性地实现了命令行批处理与 PyQt5 可视化界面的双模式架构，命令行模式支持无人值守的批量视频分析（适用于历史数据回溯），图形界面模式提供实时视频预览、骨骼叠加显示、动态统计面板等功能。采用多线程设计将视频处理与 UI 渲染解耦，保证 GUI 响应流畅度的同时实现 30 FPS 的实时检测性能。

快速开始

使用 pip install -r requirements.txt 安装依赖，然后运行 python gui_detection.py 启动图形界面。

环境要求

需要 Python 3.8+ 及 8GB 以上内存和 Intel i5 或同等处理器，以实现 30 FPS 实时处理。

运行展示

图2 系统主界面

图3 弯腰倾斜

图4 跌倒预警

图5 检测完成

图6 正常站立

项目资源

配套文档

点击查看：基于MediaPipe姿态估计的实时跌倒检测系统设计与实现 注意：收费提供！

配套文件

包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。

项目信息

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：IP-44-P
原创声明：本项目为原创作品

联系方式

开源协议

本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。