基于深度学习的行人摔倒与预测系统

前言
摔倒检测技术在建筑智能化中具有重要意义，它可以提高居住环境的安全性，降低因跌倒带来的死亡风险及恢复后的潜在风险，同时还可以为医护人员、家庭和公共场所管理者提供有效的 监测手段。随着摄像头等监控设备的普及和计算机视觉技术的成熟，基于视频的跌倒检测方法成为了更好的选择，该方法对老年人的入侵性较低且在实际部署中花费的成本也较低。因此，本文提出了一种更加高效和更轻量的 YOLOv8模型，将其用于跌倒检测。
使用Python语言实现了系统对跌倒检测模型的快速选择、相关阈值的调节、跌倒人数的检测等功能，并且使用 Pyside6框架搭建了跌倒行为检测系统的图形化界面，提升了系统操作的便捷性。

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一、项目介绍
摔倒检测技术在建筑智能化中具有重要意义，它可以提高居住环境的安全性，降低因跌倒带来的死亡风险及恢复后的潜在风险，同时还可以为医护人员、家庭和公共场所管理者提供有效的监测手段。随着摄像头等监控设备的普及和计算机视觉技术的成熟，基于视频的跌倒检测方法成为了更好的选择，该方法对老年人的入侵性较低且在实际部署中花费的成本也较低。因此，本文提出了一种更加高效和更轻量的 YOLOv8模型，将其用于跌倒检测。
使用Python 语言实现了系统对跌倒检测模型的快速选择、相关阈值的调节、跌倒人数的检测等功能，并且使用 Pyside6框架搭建了跌倒行为检测系统的图形化界面，提升了系统操作的便捷性。

二、功能介绍
基于深度学习的行人摔倒检测与预警系统，能够实时监测环境中的行人摔倒行为并提供预警提示。
要求：
1.通过优化模型架构和算法，提高行人摔倒检测的准确率和鲁棒性。
2.系统能够适应不同摄像机视角、光照条件和遮挡情况。

三、核心代码
部分代码：

四、效果图

五、文章目录

五、文章目录
目 录
1 绪 论 1
1.1 选题的背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 选题的目的和意义 1
1.4主要研究内容 3
2 相关技术介绍 5
2.1 卷积神经网络 5
2.2 系统开发相关技术 9
3 数据获取及预处理 14
3.1 数据集的获取及简介 14
3.2 数据预处理 17
4 模型训练与评估 18
4.1 模型选择 14
3.2 模型训练 17
4.3 模型评估 17
5 模型优化 18
5.1 优化器选择 14
5.2 效果对比分析 17
6 系统部署 19
6.1 需求分析 14
6.2 系统设计与实现 17
6.3 系统测试 17
7 总结与展望 29
7.1 总结 29
7.2 展望 29
参考文献 30
致 谢 33

六 、源码获取

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