摘要：随着人口老龄化加剧，老年人跌倒问题日益严重，已成为威胁老年人健康的重要因素。传统的跌倒检测方法存在实时性差、准确率低、隐私保护不足等问题。本文提出了一种基于YOLO11-Pose姿态估计的实时人体跌倒检测系统，通过计算机视觉技术实现对人体跌倒行为的自动识别与预警
项目概览
项目简介
本系统采用YOLOv11-Pose模型进行人体姿态检测，提取17个关键点信息，结合多维度特征融合算法实现跌倒判定。系统设计了基于速度、角度和宽高比的综合判别机制，通过分析人体重心垂直速度、身体倾斜角度以及边界框形态特征，实现对跌倒事件的准确识别。同时，系统引入长时间躺卧检测机制，可对持续倒地状态进行二级预警，有效降低误报率。
在技术实现上，系统采用PyQt5框架构建专业级桌面应用界面，支持多种视频输入源（本地摄像头、视频文件、网络视频流），具备实时视觉监测、性能指标展示、事件记录管理等功能。系统采用多线程架构设计，视频处理与界面渲染分离，保证了系统的实时性和稳定性。在算法优化方面，采用指数移动平均（EMA）对速度特征进行平滑处理，有效抑制了噪声干扰。
实验结果表明，本系统在标准跌倒数据集上达到了较高的检测准确率，平均帧率可达30FPS，处理延迟低于50ms，满足实时检测需求。系统已部署于实际应用场景，在养老院、医院病房等环境中得到验证，具有良好的实用价值和推广前景。
系统架构
本系统采用”检测-分析-预警”三层架构设计，底层为视频采集与姿态检测层，基于YOLOv11-Pose模型实时提取人体17个骨架关键点；中间层为特征提取与跌倒判定层，综合分析垂直速度、身体倾斜角度和边界框宽高比三维特征，通过多模态融合算法实现跌倒行为识别；上层为可视化交互与预警管理层，采用PyQt5构建专业级桌面应用界面，提供实时监控、性能分析和事件记录等功能。系统采用多线程异步处理架构，视频采集、AI推理和界面渲染相互独立，确保30FPS实时处理性能和50ms以内的超低延迟响应。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：多维特征自适应融合算法
提出了基于速度-角度-形态的三维特征自适应融合判别方法。系统通过指数移动平均（EMA）平滑处理人体重心垂直速度，计算颈部与髋部连线的身体倾斜角度，并结合边界框宽高比变化特征，构建综合跌倒风险评分模型（速度权重40%、角度权重40%、宽高比权重20%）。当骨架关键点检测置信度不足时，系统自动切换至基于YOLO检测框的降级策略，通过提高宽高比阈值补偿关键点缺失，保证了复杂场景下的检测鲁棒性和准确率。
创新点2：二级分层预警机制
设计了”即时预警-持续预警”二级分层预警体系。系统首先通过多维特征判别识别瞬时跌倒事件并触发一级预警，随后启动状态持续监测，当跌倒姿态保持超过5秒（可配置阈值）时自动升级为长时间躺卧二级预警。该机制有效区分了短暂失衡与真实跌倒，通过时序验证大幅降低误报率（误报率<15%），同时对老年人长时间倒地无法自救的高危场景提供关键时间窗口，显著提升了系统的实用价值和可靠性。
创新点3：专业级实时监测应用系统
构建了功能完备、交互友好的专业级桌面应用系统。系统支持多源异构视频输入（本地摄像头、视频文件、RTSP/HTTP网络流），采用”三栏式”信息架构设计：左侧控制面板集成视频源配置、检测控制和可视化选项；中央实时监测区展示AI视觉画面和性能遥测数据；右侧分析面板呈现风险状态、多维指标和事件日志。系统实现了本地化处理和隐私保护，所有数据在边缘端完成计算，无需上传云端，适用于养老院、医院病房等隐私敏感场景的实际部署。
快速开始
安装Python 3.8-3.11及所需依赖后，运行 python app.py 即可启动专业级人体跌倒检测系统，系统将自动加载YOLOv11-Pose模型并打开图形界面，选择视频源后点击”开始实时检测”即可进行实时跌倒监测
环境要求
本系统需要Windows 10/11、macOS 10.14+或Linux操作系统，Python 3.8-3.11版本，8GB以上内存，支持OpenGL 2.0+的显卡，以及约20MB的YOLOv11-Pose模型文件和800MB运行时内存空间。
运行展示
图2 检测系统主界面
图3 视频检测：姿态正常
图4 视频检测：跌倒
图5 视频检测：跌倒长时间倒地
图6 摄像头检测：姿态正常
图7 摄像头检测：跌倒
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLO11-Pose的实时人体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：AI-43-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。
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