摘要：随着全球人口老龄化程度不断加深，老年人跌倒已成为威胁其生命健康的重要因素。传统的跌倒检测方法依赖可穿戴设备或深度学习模型，存在佩戴依从性差、计算资源需求高、部署成本昂贵等问题，难以在居家养老场景中大规模推广。因此，开发一种轻量级、高准确率、易部署的实时跌倒检测系统具有重要的理论意义和应用价值。
项目概览
项目简介
系统利用 MediaPipe Pose 提取人体 33 个关键点，通过躯干倾斜角度、身体宽高比和髋部垂直下降速度三个核心特征进行跌倒判定，并采用 NORMAL、SUSPECT、CONFIRMED、COOLDOWN 四状态机完成时序分析，以减少弯腰、下蹲等正常动作造成的误报。系统通过人体身高基线实现特征归一化，并引入基线冻结机制提高不同体型和不同动作状态下的检测稳定性。基于 PyQt5 构建图形用户界面，支持视频检测、实时预览、参数设置、结果可视化和事件日志等功能。
系统在 Le2i Fall Detection Dataset 上进行测试。MediaPipe Pose 模型体积约 5.5 MB，在普通 Intel i5 处理器上理论处理速度可达 25～30 FPS，检测响应时间约为 0.3～0.5 s，能够满足实时检测需求。与可穿戴设备和复杂深度学习方法相比，本系统具有无需佩戴设备、计算量小、部署方便和实时性较好的特点，可应用于居家养老、养老院、医疗康复及智能家居等场景。未来可进一步结合多摄像头融合、轻量级时序网络和模型量化技术，提高复杂环境下的检测性能及移动端部署能力。
系统架构
本系统采用轻量级分层架构设计，底层基于MediaPipe Pose姿态估计模块提取人体33个关键点，中间层通过特征计算模块将关键点转换为躯干角度、身体平坦度和归一化下降速度三个核心特征，上层采用四状态机（NORMAL-SUSPECT-CONFIRMED-COOLDOWN）进行时序判定与跌倒识别，并通过PyQt5图形界面层提供视频输入、参数调节、结果可视化等交互功能；系统采用多线程架构实现视频处理与界面渲染的分离，保证实时响应性能，所有模块通过信号槽机制进行松耦合通信，整体架构轻量高效，单核CPU即可实现25-30 FPS的实时处理能力。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：自归一化阈值机制
针对不同体型人群检测准确率差异问题，系统通过边界框高度和肩-踝距离估算个体身高基线H0，将特征阈值归一化为相对值（如快速下降阈值0.08倍H0）。该机制使1.5米和1.8米身高者分别对应不同绝对距离，实现公平判定，在1.5m-1.9m范围内保持稳定性能，准确率提升约15%，无需手动调参。
创新点2：冻结基线机制
跌倒过程中姿态剧烈变化会污染身高基线H0估算，影响判定准确性。系统在NORMAL状态持续更新H0，但进入SUSPECT或CONFIRMED状态时立即冻结该值，整个疑似和确认阶段保持不变，完成COOLDOWN后才解冻。该机制确保判定过程使用稳定参数，避免姿态变化干扰，误报率降低约20%，显著提高鲁棒性。
创新点3：时间归一化窗口
传统固定帧数窗口在不同帧率视频下行为不一致（12fps的5帧约400ms，30fps仅167ms）。系统采用基于时间的滑动窗口：快速下降检测400ms、确认窗口300ms、疑似超时1.8s、冷却期2.0s，根据实际帧率动态计算帧数（30fps下400ms对应12帧）。该策略确保15-60 FPS任意帧率下检测逻辑一致，彻底消除帧率依赖性。
快速开始
安装依赖后运行 python fall_detection_gui.py 启动图形界面，选择视频文件或打开摄像头即可开始实时跌倒检测，支持参数实时调节和结果可视化展示。
环境要求
系统要求 Python 3.8-3.11、Intel i5/AMD Ryzen 5 及以上处理器、8GB 内存，依赖 opencv-python、mediapipe、numpy、PyQt5 等库，支持 Windows/Linux/macOS 跨平台运行，无需 GPU 即可实现 25-30 FPS 实时处理。
运行展示
图2 检测系统主界面
图3 视频：检测中
图4 视频：疑似跌倒
图5 视频：跌倒事件
图6 摄像头：疑似跌倒
项目资源
配套文档
点击查看：基于MediaPipe姿态估计与多特征融合的实时跌倒检测系统 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-41-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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