摘要：随着我国人口老龄化程度加深，老年人跌倒事故频发，已成为威胁老年人健康的重要问题。传统的人工监护方式存在成本高、覆盖范围有限等不足，因此研究智能化的跌倒检测系统具有重要的现实意义。
项目概览
项目简介
本文设计并实现了一套基于深度学习的实时人体跌倒检测系统。系统采用YOLOv8n轻量级模型进行人体检测，结合ByteTrack算法实现多人追踪并为每个人分配唯一ID；利用MediaPipe Pose提取33个人体骨骼关键点，计算身体倾斜角度和头部相对位置；通过分析边界框宽高比、身体倾斜角度、头部位置和垂直下降速度等多维特征，设计四状态时序状态机（NORMAL→CANDIDATE→POST_FALL→FALL）进行跌倒判定。
本系统采用 Python 开发，基于 PyQt5、OpenCV 和 PyTorch 实现，融合 YOLOv8 人体检测与 MediaPipe 姿态估计技术。系统根据人体宽高比、身体角度、头部位置及下降幅度等特征，通过 CANDIDATE、POST_FALL 和 FALL 多状态时序机制完成跌倒识别，并设置冷却期避免重复报警。跌倒事件会自动保存为 JSON 记录。系统同时提供图形化界面，支持视频输入、参数调节、骨骼关键点显示及历史事件查询等功能。
实验结果表明，本系统在测试视频上的跌倒检测准确率达到87%，在Intel i5 CPU上处理速度可达20 FPS以上，使用GPU可达40+ FPS，能够满足实时监控需求。系统采用模块化架构，将人体检测、姿态估计、跌倒判定、事件记录等功能分离为独立模块，便于后续扩展。可广泛应用于养老院、医院、家庭等场景，为老年人安全监护提供了一种低成本、高效率的技术解决方案。
系统架构
本系统采用分层模块化架构设计，自底向上分为数据采集层、算法处理层和应用展示层三个层次：数据采集层负责从摄像头或视频文件获取视频流并逐帧解析；算法处理层包含人体检测模块（YOLOv8n+ByteTrack）、姿态估计模块（MediaPipe Pose）、特征提取模块（计算宽高比、角度、位置、速度）和跌倒判定模块（四状态时序状态机），各模块通过标准接口独立工作并协同完成检测任务；应用展示层基于PyQt5实现图形用户界面，提供实时视频显示、参数配置、统计数据展示和事件记录管理等功能，同时将跌倒事件以JSON格式持久化存储到本地文件系统。整个系统采用多线程异步处理机制，将视频处理线程与界面渲染线程分离，保证界面流畅响应的同时实现实时检测。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：多特征融合的四状态时序状态机跌倒判定算法
融合人体宽高比、身体倾斜角、头部位置和垂直下降速度等特征，构建 NORMAL→CANDIDATE→POST_FALL→FALL 四状态时序判定机制，并结合持续时间约束与冷却期，有效降低弯腰、蹲下等动作造成的误报和重复报警。
创新点2：轻量级双模型CPU实时检测方案
采用 YOLOv8n+ByteTrack 实现人体检测与多人跟踪，结合 MediaPipe Pose Lite 提取33个人体关键点完成姿态分析。整体模型轻量，可在普通CPU环境下实现实时检测，降低GPU依赖和系统部署成本。
创新点3：模块化与可视化工程实现
系统采用模块化架构，将核心算法、模型、工具和数据管理功能分离，并基于 PyQt5 开发图形界面，实现参数动态调整、骨骼关键点可视化、历史事件查询及 JSON 事件记录，提高系统的可维护性、扩展性和工程实用性。
快速开始
克隆项目后运行setup.bat自动安装依赖，然后执行”python app.py”启动图形界面，选择摄像头或视频文件即可开始实时跌倒检测。
环境要求
本系统需要Python 3.8+环境，安装PyTorch、OpenCV、MediaPipe和PyQt5等依赖库，建议使用Intel i5及以上CPU（GPU可选），内存4GB以上，支持Windows/Linux/MacOS操作系统。
运行展示
图2 检测系统主界面
图3 视频单人检测：姿态正常
图4 视频单人检测：姿态候选
图5 视频单人检测：姿态疑似
图6 视频单人检测：姿态跌倒
图7 视频多人检测：姿态正常
图8 视频多人检测：姿态候选
图9 视频多人检测：姿态疑似
图10 视频多人检测：姿态跌倒
图11 摄像头单人检测：姿态跌倒
图12 摄像头单人检测：姿态正常
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLOv8与MediaPipe融合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-42-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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