摘要：随着人口老龄化进程持续加快，跌倒已成为影响老年人、康复患者以及高风险作业人员安全的重要突发事件。依赖人工巡视的传统监护方式存在响应滞后和覆盖范围有限的问题，可穿戴式传感器又容易受到佩戴依从性、设备续航和日常维护成本的限制。基于视觉的人体跌倒检测能够利用已有摄像设备持续分析人体姿态，在不增加穿戴负担的情况下实现异常行为识别，因此具有较高的工程应用价值。
内容简介
本文设计并实现了一套基于YOLO11-Pose的实时人体跌倒检测系统。系统利用YOLO11-Pose模型同时完成人体目标定位和17个人体关键点估计，在此基础上构建由垂直运动速度、身体倾斜角度和人体边界框宽高比组成的多特征判定模型。为抑制单帧噪声造成的误判，系统对速度特征采用指数移动平均进行平滑，并利用连续时序约束完成“正常监测—跌倒告警—长时间倒地预警”的状态转换。系统还设计了二级预警逻辑：当检测到跌倒后，继续跟踪人体卧倒持续时间；若超过设定阈值，则提升为长时间倒地事件，以便区分短时跌倒与持续异常状态。
系统以Python为主要开发语言，采用OpenCV完成视频采集、图像预处理与结果叠加，使用PyQt5构建三栏式可视化监控界面，并通过采集线程、AI推理线程与界面渲染线程相互分离的异步架构降低界面阻塞。应用端支持本地摄像头和视频文件输入，可实时显示人体检测框、关键点骨架、处理帧率、单帧延迟、垂直速度、身体角度、宽高比、综合风险值及事件日志。测试画面表明，系统能够在站立、行走等正常姿态下维持低风险状态，并在人体倒地后触发跌倒告警；当卧倒持续达到阈值时可进一步触发长时间倒地预警。
项目资料给出的设计目标为标准场景检测准确率高于85%、实时帧率25～30 FPS、单帧延迟低于50 ms。本文同时对所提供运行截图进行复核：在当前演示设备与视频条件下，界面记录的处理帧率约为8.1～10.4 FPS，单帧延迟约为95.8～123.8 ms，说明算法逻辑与交互功能已经形成完整闭环，但在不同硬件环境下仍需通过模型轻量化、推理后端优化和分辨率自适应进一步提升实时性能。总体而言，本系统实现了从视频输入、姿态估计、特征融合、风险判定到事件记录和可视化预警的完整流程，可为养老监护、医院病房、居家安全和施工现场等场景提供技术参考。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：44页
字数：17945个字
格式：word（可编辑）
图表：8张图、12张表、24个公式
文档目录
摘 要 i
Abstract ii
目 录 iv
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
1.3 研究内容 2
1.4 主要创新点 3
1.5 论文组织结构 3
第2章 相关理论与关键技术 4
2.1 计算机视觉与视频处理基础 4
2.2 卷积神经网络基础 4
2.3 YOLO目标检测原理 5
2.4 YOLO11-Pose人体姿态估计 5
2.5 PyQt5与多线程机制 6
2.6 本章小结 6
第3章 系统需求分析与总体设计 8
3.1 系统需求分析 8
3.2 性能与非功能需求 9
3.3 系统总体架构设计 10
3.4 系统工作流程设计 11
3.5 数据结构与接口设计 12
3.6 本章小结 13
第4章 YOLO11-Pose与跌倒检测算法设计 14
4.1 姿态检测模型输入与输出 14
4.2 垂直速度特征 14
4.3 身体倾斜角度特征 15
4.4 边界框宽高比特征 15
4.5 多特征融合与风险评分 16
4.6 跌倒事件状态判定 17
4.7 长时间倒地检测机制 18
4.8 算法伪代码 18
4.9 本章小结 19
第5章 系统实现 20
5.1 开发环境与软件框架 20
5.2 视频采集与预处理模块实现 20
5.3 姿态检测与结果解析模块实现 21
5.4 跌倒分析器实现 21
5.5 多线程异步处理实现 21
5.6 用户界面设计与实现 22
5.7 视频文件检测功能 23
5.8 摄像头实时检测功能 26
5.9 日志与事件持久化 28
5.10 本章小结 28
第6章 系统测试与结果分析 29
6.1 测试目的与方法 29
6.2 功能测试 29
6.3 实时性能测试与截图数据分析 30
6.4 跌倒判定结果分析 31
6.5 评价指标设计 31
6.6 性能优化方向 32
6.7 本章小结 32
第7章 总结与展望 33
7.1 工作总结 33
7.2 系统特点与不足 33
7.3 未来工作展望 34
参考文献 35
致谢 36
附录A 主要参数与部署建议 37
配套项目
作者联系
作者信息
原创作者：bob（可提供二次开发有偿修改服务）
项目编号：AI-43-P
原创声明：本项目为原创作品
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