摘要：跌倒具有突发性强、持续时间短和事后风险高等特点，传统依赖人工看护、可穿戴传感器或单一阈值的检测方式在舒适性、部署成本与场景适应性方面存在一定局限。针对室内视频场景下人体跌倒事件自动识别的需求，本文设计并实现了一套基于MediaPipe姿态估计的实时跌倒检测系统。
内容简介
系统以普通视频文件为输入，采用OpenCV完成视频解码、逐帧读取、颜色空间转换和结果编码，利用MediaPipe Pose提取33个人体关键点及其可见度信息，并在此基础上构建躯干角度、人体高度比例、关键点几何关系等姿态特征。为了降低单帧抖动、遮挡和瞬时弯腰造成的误报，本文引入连续4帧确认的时间序列判定机制，将“正常站立—弯腰/倾斜—疑似跌倒—跌倒事件”组织为可解释的状态判断过程，并通过事件去重避免同一次跌倒被重复计数。在软件实现方面，系统采用PyQt5构建中文三栏式图形界面，将任务控制、视频预览、实时统计与检测日志进行分区展示；通过QThread与Qt信号槽机制将视频分析任务与主界面渲染解耦，使处理进度、当前姿态、躯干角度、高度比例和累计跌倒次数能够异步回传。系统同时支持检测结果视频保存和运行日志记录，形成从输入、姿态估计、特征分析、事件确认到可视化输出的完整闭环。
本文结合所提供的系统运行截图对正常站立、弯腰倾斜、跌倒预警和检测完成等典型状态进行了案例验证。结果表明，该系统能够在普通RGB视频条件下实现关键点叠加、姿态状态识别、跌倒事件确认和结果保存，功能链路完整且判定过程具有较好的可解释性。由于当前材料未包含大规模逐帧人工标注数据，本文不虚构总体准确率，而是给出可复现的评价指标、阈值敏感性分析方法与后续扩展方案，为后续基于真实数据集开展精度评估和工程部署提供基础。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：37页
字数：17983个字
格式：word（可编辑）
图表：7张图、14张表、15个公式
文档目录
摘 要 i
Abstract ii
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的与意义 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 主要研究内容 2
1.5 论文组织结构 3
第2章 相关理论与关键技术 4
2.1 人体姿态估计基本原理 4
2.2 MediaPipe Pose与33关键点模型 4
2.3 坐标归一化与像素映射 5
2.4 图像预处理与OpenCV视频处理 5
2.5 几何角度计算 5
2.6 时间序列判定与状态稳定 5
2.7 PyQt5、QThread与信号槽机制 6
2.8 本章小结 6
第3章 系统需求分析 7
3.1 应用场景与系统边界 7
3.2 功能需求分析 7
3.3 非功能需求分析 7
3.4 输入输出与数据流 8
3.5 关键业务规则 8
3.6 本章小结 9
第4章 系统总体设计 10
4.1 系统总体架构 10
4.2 模块划分与职责 10
4.3 程序处理流程 11
4.4 参数管理设计 12
4.5 多线程与信号通信设计 13
4.6 数据组织与事件记录 13
4.7 本章小结 13
第5章 姿态特征与跌倒判定算法设计 14
5.1 关键点有效性筛选 14
5.2 躯干角度特征 14
5.3 人体高度比例特征 14
5.4 多特征状态判定 15
5.5 连续帧确认机制 15
5.6 事件去重与状态恢复 15
5.7 平滑与鲁棒性增强 16
5.8 算法伪代码描述 16
5.9 本章小结 16
第6章 系统实现 17
6.1 开发环境与软件组成 17
6.2 主界面实现 17
6.3 视频选择与任务控制实现 18
6.4 姿态骨架与弯腰倾斜状态显示 18
6.5 跌倒预警与事件确认实现 19
6.6 检测完成与结果保存 20
6.7 正常站立状态实现 21
6.8 日志与统计信息实现 22
6.9 本章小结 23
第7章 系统测试与结果分析 24
7.1 测试原则与评价范围 24
7.2 功能测试 24
7.3 典型案例特征分析 24
7.4 分类评价指标设计 25
7.5 阈值敏感性分析方法 25
7.6 复杂场景与鲁棒性讨论 26
7.7 系统局限性 26
7.8 本章小结 27
第8章 总结与展望 28
8.1 工作总结 28
8.2 主要特点 28
8.3 后续研究展望 28
参考文献 30
附录A 主要参数与复现实验说明 31
配套项目
作者联系
作者信息
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项目编号：IP-44-P
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