基于先进的YOLOv8模型，实现了一套高效可靠的人体摔倒检测系统。YOLOv8作为YOLO系列的最新成员，以其卓越的检测速度和准确性，在计算机视觉领域尤其是目标检测任务中表现出色。本系统不仅能够实时处理视频流或监控画面，还能对静态图像进行分析，识别出是否有人发生摔倒行为。
该项目主要包括以下几个核心环节：
- 数据准备：收集并标注包含摔倒动作的图像或视频数据，建立一个高质量的训练集和验证集。数据应涵盖不同年龄、服装、环境光照条件下的摔倒场景，确保模型泛化能力强。
- 模型训练：使用YOLOv8的预训练权重进行微调，针对摔倒检测任务优化网络。这一步骤涉及调整超参数、损失函数配置等，以适应特定的检测需求。
- 姿势估计：结合YOLOv8-Pose模型，进行人体关键点检测，分析人体姿态，这是判断是否摔倒的关键步骤。
- 摔倒判定逻辑：基于关键点信息，设计算法逻辑来判断个体是否处于摔倒状态。通常，这涉及到检查人体的关键部位（如头部、肩部、臀部等）之间的相对位置和角度。
- 系统集成：开发用户界面，提供图片/视频上传、实时摄像头输入等功能，并展示检测结果。系统还可能包含报警机制，当检测到摔倒事件时自动触发警报。
关键代码部分：
import cv2
from ultralytics import YOLO
from yolov8_pose_utils import draw_poses, detect_fall # 假设存在这样的实用函数# 加载YOLOv8-Pose模型
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 使用YOLOv8的姿势估计模型# 视频处理部分
video_path = 'path_to_your_video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 使用YOLOv8进行人体关键点检测results = model(frame)[0]# 绘制姿态关键点frame = draw_poses(frame, results.keypoints)# 判断是否发生摔倒fall_detected = detect_fall(results.keypoints)if fall_detected:print("检测到摔倒！")# 这里可以添加报警或其他响应逻辑cv2.imshow('Fall Detection', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()内负有超详细的数据集，项目源码及人性化的美观的GUI界面。
