摘要：随着人口老龄化与居家养老需求持续增长，跌倒事件所带来的伤害风险和救援时效问题日益突出。传统跌倒检测方案主要包括可穿戴传感器、环境传感器和视觉监控三类方法，其中可穿戴设备依赖用户长期佩戴，环境传感器受布设范围限制，而基于视觉的方法能够在非接触条件下获得人体姿态和运动信息，具有较好的场景适应性。针对高复杂度深度时序模型计算开销较大、单一几何特征易受体型和镜头尺度影响、固定帧数判定对视频帧率敏感等问题，本文设计并实现了一套基于MediaPipe姿态估计与多特征融合的实时跌倒检测系统。
内容简介
系统以MediaPipe Pose为人体姿态估计核心，从视频文件或摄像头视频流中提取33个人体关键点，进一步构建躯干倾斜角度、身体平坦度和归一化下降速度三个互补特征。为减弱不同身高、拍摄距离以及图像尺度变化造成的阈值漂移，本文引入身高基线H0并对位移速度进行自归一化；为避免跌倒过程中人体边界框骤变导致基线被异常帧污染，在进入SUSPECT状态后冻结基线，直至冷却阶段结束再恢复更新；为降低固定帧数策略对输入帧率的依赖，系统将快速下降窗口、确认窗口、疑似超时和冷却期统一以时间描述，并根据实际FPS动态换算所需帧数。在决策层设计NORMAL、SUSPECT、CONFIRMED和COOLDOWN四状态机，通过时序约束对瞬时异常进行二次验证，从而兼顾检测灵敏度与重复报警抑制能力。
系统采用Python、OpenCV、MediaPipe与PyQt5实现，构建了检测控制、实时监控和分析结果三栏式图形界面，并借助QThread与Qt信号槽机制分离视频处理线程和界面渲染线程。项目材料记录显示，轻量模型体积约5.5 MB，在普通CPU平台可达到约25～30 FPS的处理速度；自归一化机制在不同体型场景的阶段性测试中表现出约15%的相对准确率提升，冻结基线机制可使误报率相对下降约20%，时间归一化窗口能够在15～60 FPS输入范围内保持较一致的状态判定逻辑。由于当前材料未提供逐样本混淆矩阵原始数据，本文对Precision、Recall和F1值不作虚构性填充，而重点给出评价方法、实验方案、已有阶段性结果和典型过程分析。
研究结果表明，将轻量级姿态估计、多几何运动特征与时间状态机结合，可以在较低部署成本下实现可解释、实时且具有一定尺度适应性的跌倒检测。该方法适用于居家养老、病房看护、康养机构等单人或弱多人场景，并可为后续引入多目标跟踪、时序神经网络与边缘端部署提供基础。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：42页
字数：20170个字
格式：word（可编辑）
图表：7张图、17张表、14个公式
文档目录
摘 要 i
Abstract iii
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 基于可穿戴与环境传感器的方法 2
1.2.2 基于视觉的方法 2
1.3 本文主要工作与创新点 3
1.4 论文组织结构 4
第2章 相关理论与关键技术 5
2.1 人体姿态估计基本原理 5
2.2 MediaPipe Pose与BlazePose 5
2.3 图像预处理与关键点坐标转换 6
2.4 跌倒检测多特征描述 7
2.5 有限状态机与时序判定 7
2.6 PyQt5、QThread与信号槽机制 8
第3章 系统需求分析与总体设计 9
3.1 系统需求分析 9
3.2 系统总体架构设计 9
3.3 系统处理流程设计 10
3.4 核心特征计算方法设计 12
3.4.1 躯干倾斜角度 12
3.4.2 身体平坦度 12
3.4.3 归一化快速下降速度 12
3.5 自归一化阈值机制设计 13
3.6 冻结基线机制设计 13
3.7 多特征融合判定策略 14
3.8 四状态机模型设计 14
3.9 时间归一化窗口设计 15
3.10 参数配置与数据接口 16
第4章 系统实现 17
4.1 开发环境与软件工具 17
4.2 核心检测类实现 17
4.3 图形用户界面实现 18
4.4 视频处理线程与实时刷新 19
4.5 疑似跌倒与事件确认可视化 20
4.6 摄像头输入与统一处理接口 21
4.7 日志、统计与异常处理 22
第5章 实验设计与结果分析 23
5.1 实验目的与数据来源 23
5.2 评价指标 23
5.3 实时性能分析 24
5.4 参数敏感性分析 25
5.5 三项改进机制的阶段性验证 25
5.6 多特征融合消融实验设计 26
5.7 典型案例分析 27
5.8 实验有效性与局限讨论 28
第6章 总结与展望 29
6.1 工作总结 29
6.2 系统优势与局限 29
6.3 未来工作展望 30
6.4 结束语 31
参考文献 32
附录A 主要参数配置示例 34
致 谢 35
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项目编号：AI-41-P
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