摘要：随着人口老龄化和独居养老场景的增加，跌倒事件的及时发现逐渐成为居家照护、养老机构与公共安全监测中的重要技术需求。传统可穿戴式方案依赖用户持续佩戴，环境传感器方案又容易受到布设成本与空间条件限制；基于视频的视觉方法具有非接触、覆盖范围大、可同时分析多人等优势，但在复杂姿态、短时遮挡、低帧率视频以及多人身份连续性方面仍存在误报和漏报问题。
内容简介
系统基于Python、OpenCV、Ultralytics与PyQt5开发，采用QThread和信号槽机制实现视频解码、模型推理、界面渲染与事件记录的异步协同，支持模型与视频选择、实时预览、暂停/停止、事件表格、运行日志、结果视频保存和事件导出。在所提供的4段跌倒案例视频上进行功能验证，系统分别处理186、157、269和323帧，界面显示处理帧率为9.0、9.1、9.5和8.7 FPS，四段视频均形成1条确认跌倒事件记录，事件置信度分别为63%、59%、50%和54%。这些结果说明系统已完成从姿态检测、行为分析、时序确认、目标跟踪到可视化输出的端到端闭环。
由于当前材料未提供大规模人工标注真值，本文不将4段案例的检测结果等同于统计意义上的准确率，而将其作为功能连通性与实时处理能力的工程验证。本文工作为低成本视觉跌倒监测提供了可实现的工程方案，并为后续引入更大规模真实老年人数据、多摄像机融合、边缘端部署和隐私保护计算奠定了基础。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：34页
字数：18491个字
格式：word（可编辑）
图表：12张图、11张表、14个公式
文档目录
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 1
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 相关技术与理论基础 4
2.1 深度学习与卷积神经网络 4
2.2 YOLO目标检测与YOLO26-Pose 4
2.3 几何特征与IoU度量 5
2.4 多目标跟踪技术 6
2.5 有限状态机与时序判定 6
2.6 本章小结 6
第3章 系统需求分析与总体设计 7
3.1 系统需求分析 7
3.2 系统总体架构设计 7
3.3 系统数据流程与运行流程 8
3.4 关键技术方案设计 9
3.5 开发环境与关键工具 10
3.6 本章小结 10
第4章 核心算法设计与实现 11
4.1 姿态检测与关键点几何特征 11
4.2 活动识别与时序平滑 11
4.3 六信号融合评分机制 11
4.4 五状态时序状态机与遮挡鲁棒性 13
4.5 双层目标跟踪与ID重链接 15
4.6 本章小结 16
第5章 系统实现与集成 16
5.1 软件模块与类设计 16
5.2 图形界面设计与实现 17
5.3 多线程视频分析与信号槽 18
5.4 标注渲染、事件记录与结果输出 18
5.5 异常处理与性能优化 18
5.6 本章小结 19
第6章 系统测试与结果分析 19
6.1 测试材料与评价原则 19
6.2 四段跌倒案例功能验证 19
6.3 功能测试分析 23
6.4 实时性与工程性能讨论 24
6.5 结果讨论与局限性 25
6.6 本章小结 25
第7章 总结与展望 26
7.1 工作总结 26
7.2 工程应用价值分析 26
7.3 不足与改进 27
7.4 未来工作展望 27
附录A 系统使用说明 29
附录B 关键参数建议 29
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-46-P
原创声明：本项目为原创作品
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