摘要：开发行人跌倒检测系统在确保老年人安全方面扮演着至关重要的角色。本篇文章详尽地阐述了如何利用深度学习技术构建一个行人跌倒检测系统，并附上了完整的代码实现。该系统采用了先进的YOLOv8算法，并对YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等先前版本进行了性能对比，包括mAP、F1 Score等关键性能指标。文章深入讲解了YOLOv8的工作原理，并提供了相关的Python实现代码、训练用的数据集，以及一个基于PySide6的图形用户界面。

该系统能够准确地识别行人跌倒事件，并支持通过图片、图片文件夹、视频文件以及实时摄像头输入进行检测。它还包括了诸如热力图分析、检测框标签、类别统计、可调整的置信度和IOU阈值、以及结果可视化等功能。此外，系统还设计了一个基于SQLite的用户管理界面，允许用户切换模型和自定义界面。本文的目的是为深度学习的初学者们提供一个实用的指南，文末附有代码和数据集的链接。本文结构如下：

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前言

        在当今社会，随着人口老龄化的加剧和公共安全需求的提升，行人跌倒检测系统的研究与应用变得尤为重要。跌倒事件是老年人常见的家庭事故之一，往往会导致严重的身体伤害甚至死亡，因此实时有效的跌倒检测系统对于保障老年人安全具有重大的社会意义。此外，公共场所如医院、购物中心、公园等地的安全监控也急需高效的跌倒检测技术，以预防和及时响应跌倒事件，确保公众安全。

        随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是深度学习在图像识别和视频分析领域的广泛应用，基于YOLO¹（You Only Look Once）系列算法的行人跌倒检测研究成为该领域的热点。YOLO算法因其高效率和高准确率在实时物体检测任务中获得了广泛应用。从YOLOv5²到YOLOv8³，每一次迭代都在检测速度、准确性和模型泛化能力上有了显著提升。近期研究表明，通过对YOLO算法的改进，结合卷积神经网络（CNN）深度学习模型的优化，可以有效提高行人跌倒检测的准确率和实时性。

        通过对YOLO架构进行优化和调整，可以显著提升跌倒检测的准确率和效率。例如，一项研究采用了改进的YOLOv4⁴算法，通过引入注意力机制来增强模型对行人跌倒姿态特征的识别能力，从而在复杂环境下实现了更高的检测准确性。另一项工作则探讨了基于YOLOv5的跌倒检测系统，通过优化网络结构和训练策略，该系统能够在不同的场景中快速准确地识别跌倒事件。

        随着技术的进步，研究者开始探索结合YOLO算法和其他深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来进一步提高检测系统的性能。例如，一项利用YOLOv3和长短期记忆网络（LSTM）结合的方法，能够有效提升对行人跌倒动作的连续识别能力，证明了深度学习模型在处理视频序列数据方面的潜力。

        数据集的质量和多样性对于深度学习模型的训练至关重要。最初，研究者们依赖于较小的、特定场景下的数据集来训练和测试跌倒检测系统。这些数据集的限制在于它们无法全面覆盖跌倒事件的多样性，从而影响模型的泛化能力。近年来，随着技术的进步和研究社区的共同努力，已经发布了更大、更多样化的跌倒检测数据集，这些数据集不仅包含了不同环境、不同光照条件下的跌倒事件，还引入了多种干扰因素，以增强模型的鲁棒性和泛化能力。

        本博客所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个行人跌倒检测系统，展示系统的界面效果，详细阐述其算法原理，提供代码实现，以及分享该系统的实现过程。希望本博客的分享能给予读者一定的启示，推动更多的相关研究。本文的主要贡献如下：

1. 采用最先进的YOLOv8算法：通过集成最新的目标检测算法YOLOv8，本文提出了一个先进的行人跌倒检测系统，该系统在精度、速度和实用性方面均优于基于YOLOv7⁵、YOLOv6、YOLOv5等算法的早期研究。详细介绍了YOLOv8算法的应用过程，包括模型训练、参数调优及实验评估，为相关领域的研究者和从业者提供了新的视角和方法。
2. 利用PySide6实现友好的用户界面：借助Python的PySide6库，开发了一个直观、易用的行人跌倒检测系统界面。该界面不仅提高了用户操作的便捷性，而且通过可视化展示检测结果，极大地促进了YOLOv8算法在实际应用场景中的普及和应用。
3. 包含登录管理功能，提升系统安全性：系统设计了用户登录管理功能，保障了使用过程的安全性，并为将来添加更多个性化服务提供了扩展可能。
4. 对YOLOv8模型进行深入研究：本文不仅介绍了YOLOv8算法的基本原理和应用过程，还对模型在不同场景下的表现进行了全面分析，包括精确度、召回率等关键性能指标的评估，为YOLOv8算法的进一步优化和改进奠定了基础。
5. 提供完整的数据集和代码资源包：为了促进YOLOv8算法在行人跌倒检测领域的深入研究和应用，本文提供了完整的数据集和代码资源包。这些资源使读者能够方便地复现实验结果，并在此基础上进行自己的研究和开发。

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1. 数据集介绍

        在本次研究中，我们深入分析并构建了一个行人跌倒检测数据集，该数据集的设计与预处理方法对于确保我们的行人跌倒检测系统能够有效识别并处理各种跌倒情景至关重要。本数据集包括了总共1770张经过细致筛选的图片，其中1110张用于训练模型，以保证模型能学习到丰富的特征；330张图片用于验证，以调整模型参数，防止过拟合；另外330张用于最终的测试，以评估模型的实际表现。

        在数据预处理阶段，我们采取了多项措施以保证模型训练的质量和效率。首先，所有图像均经过自动方向校正，并去除了EXIF方向信息，确保所有的训练数据都以统一的方向呈现。这一步骤是必要的，因为不同的图像捕获设备和拍摄角度可能导致图像的方向不一致，这对于模型的训练可能产生负面影响。

        进一步地，为了适应深度学习模型的需求，我们将所有图像的分辨率统一调整到640x640像素。选择这一分辨率是为了在图像清晰度和计算资源之间找到一个平衡点。同时，为了提升模型对数据的泛化能力，并增加训练过程的多样性，我们对数据集中的图像实施了随机水平翻转，每张图像有50%的概率在训练时被翻转。这种数据增强方法能有效地模仿行人跌倒时可能出现的各种方向变化，从而提高模型识别跌倒行为的能力。

        在数据标注方面，我们精心地对每一个跌倒事件进行了框定，确保标签的准确性和一致性。标注过程中，我们特别注意到跌倒行为的多样性，以确保系统能够在不同的场合和环境中保持高识别率。通过对数据集分布的分析，我们观察到了一系列有趣的特征。跌倒的实例在图像中广泛分布，覆盖了各种不同的场景，这确保了模型能够适应多种环境。此外，我们发现标注框的宽度和高度集中在一定的范围内，这表明我们的数据集中存在不同尺度的跌倒行为，从而为检测系统提供了广泛的样本来学习，以适应不同距离和角度下的跌倒检测。博主使用的类别代码如下：

Chinese_name = {'fall': "跌倒"}

        通过以上的数据集设计和预处理步骤，我们确信所构建的数据集能够有效地支持行人跌倒检测系统的开发和评估。这些精心设计的方法不仅有助于提升模型性能，还为进一步的优化和研究奠定了坚实的基础。

2. 系统界面效果

        系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行行人跌倒检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。

（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8/v5模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

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3. YOLOv8算法原理

        YOLOv8继承了其前身YOLO系列算法的设计哲学，“You Only Look Once”（一次观察），它通过单次的图像遍历实现对目标的检测和识别，这种方式使得算法在速度上大大领先于其他多遍历检测算法。YOLOv8的高效性源自于它的结构优化和算法创新，这些改进使得模型不仅速度快，而且在准确度上也得到了显著的提升。

        YOLOv8的结构是围绕“三合一”模型设计的，这个模型包含了Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和Head（头网络）三个部分。Backbone负责提取图像的特征；Neck用于特征融合和重塑，为Head部分的检测任务提供必要的语义信息；Head部分则负责最终的目标检测任务。

        在Backbone部分，YOLOv8采用了CSP（Cross Stage Partial networks）设计，这种设计优化了特征的学习过程，并减少了信息在网络层间传递时的损失，确保了特征在不同阶段能够有效传递。CSP结构提高了网络的学习能力，同时也降低了模型的计算复杂度，从而在加速训练的同时还提升了模型的性能。

        YOLOv8在Neck部分进行了创新，通过更加高效的特征融合方式，有效地整合了不同尺度的特征，提高了检测的精准度。它使用多尺度的特征图来提高模型对小目标的检测能力，这在行人跌倒检测中尤为重要，因为跌倒的行人可能在图像中占据不同的尺寸和比例。

        在Head部分，YOLOv8继续优化了目标检测的性能，通过精细的锚点设置和更准确的边界框预测来提高模型对行人跌倒姿态的识别精度。它在损失函数设计上也进行了优化，使得模型在训练过程中能够更加关注检测任务中的关键信息。

        YOLOv8采用了一种改进的标签分配机制，这一机制允许算法根据预测的确信度动态地分配标签，而不是简单地将标签分配给固定的锚点。这种自适应标签分配（adaptive label assignment）机制增强了模型的学习效率，因为它允许模型自主地确定最有益于训练的正样本，从而提高了训练的精度和效率。此外，通过这种机制，YOLOv8能够减少因错误标签分配导致的假阳性预测，从而提高模型的总体性能。

        总结来说，YOLOv8在算法原理上的这些创新，如特征融合的优化、自适应标签分配机制和自动化模型调优技术，共同促进了其在行人跌倒检测任务中的优越性能。这些进步不仅提高了模型的准确性，还增强了模型对不同场景的适应性和鲁棒性，是智能监控和安全保护技术领域中的一大步进。

4. 代码简介

        在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行行人跌倒检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。

4.1 模型预测

        在模型预测部分，首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了众多的视觉处理函数，使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。

import cv2  
from ultralytics import YOLO  

        接着，加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的，可以直接用于目标检测任务。

model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))

        然后，使用OpenCV读取了一个图像文件，这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。

img_path = abs_path("test_media/as1.jpg")
image = cv_imread(img_path)

        在读取了图像文件之后，将图像大小调整为850x500，并对图像进行预处理，就可以使用模型进行预测了。

image = cv2.resize(image, (850, 500))
pre_img = model.preprocess(image) 
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img) 

4.2 模型训练

        在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用PyTorch和Ultralytics YOLO库来训练一个先进的行人跌倒检测模型。训练一个深度学习模型是一个多步骤的过程，涉及设置合适的硬件环境、处理数据、配置模型参数以及启动训练过程。

        我们首先导入了操作系统接口模块os，深度学习库torch，以及用于处理YAML文件的yaml模块。ultralytics库中的YOLO类是我们将要使用的预训练模型。接着，使用torch.cuda.is_available()检查系统是否支持CUDA，以便利用GPU加速训练过程。如果支持，device变量被设置为使用CUDA设备，否则默认使用CPU。

import osimport torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        在这段代码中，workers变量指定了用于数据加载的工作进程数，而batch变量设置了批处理大小，即每次输入模型的图像数量。我们使用一个YAML文件来指定数据集的路径、类别和其他信息。为了确保路径的正确性，代码中使用了一个自定义的abs_path函数来获取数据集配置文件的绝对路径，并且处理了可能存在的跨平台路径问题。

workers = 1
batch = 8data_name = "PedFall"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')# 获取目录路径
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)')

        随后，我们读取YAML文件内容，然后检查并更新了其中的path字段。这确保了无论原始数据文件放置在哪里，模型都能正确访问到它们。

# 读取YAML文件，保持原有顺序
with open(data_path, 'r') as file:data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
# 修改path项
if 'path' in data:data['path'] = directory_path# 将修改后的数据写回YAML文件with open(data_path, 'w') as file:yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        最后，我们通过指定模型权重文件的路径和任务类型，创建了一个YOLO对象。然后，我们调用model.train函数来开始训练过程，其中指定了许多重要的参数，比如数据配置文件的路径、计算设备、工作进程数目、输入图像的大小、训练周期（epochs）数目以及批处理大小。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径device=device,  # 自动选择进行训练workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,  # 指定训练100个epochbatch=batch,  # 指定每个批次的大小为8name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径device=device,  # 自动选择进行训练workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,  # 指定训练100个epochbatch=batch,  # 指定每个批次的大小为8name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        在行人跌倒检测领域，对训练过程的损失函数进行分析是至关重要的。它不仅反映了模型学习的状况，还指示了模型的性能可能存在的问题。

        从训练和验证的损失图中可以观察到，box_loss、cls_loss和obj_loss随着训练周期的增加而稳步下降，这表明模型在逐步学习如何更准确地定位目标、分类以及预测目标的存在概率。值得注意的是，在初期，损失值下降得非常快，这通常意味着模型从原始状态迅速进入一个较好的学习状态。随后，损失下降速度放缓，这说明模型开始逐渐收敛，学习过程变得更加微妙和精细。

        观察精确度（precision）和召回率（recall）的图表，我们看到它们随着训练周期的增加而上升，特别是召回率的提升非常显著。这表明模型对于正样本的检出能力在不断增强，减少了漏检的情况，这对于行人跌倒检测系统尤为重要，因为漏检可能直接关系到安全响应的有效性。

        mAP（平均精度均值）是衡量目标检测模型性能的关键指标，mAP50和mAP50-95分别代表了在IoU（交并比）为0.5和0.5至0.95不同阈值下模型的平均性能。我们可以看到这两个指标都显示出随着训练进度的不断提升，表明我们的模型在各种重叠阈值上的检测能力都在不断提高。

        在模型评估阶段，F1得分是一个关键指标，它综合考虑了模型的精确度和召回率。F1得分的最佳值为1，最差值为0，较高的F1得分表明模型在精确度和召回率之间取得了良好的平衡。

        从曲线上我们可以看到，在置信度阈值为0.5左右时，F1得分达到了最高点，约为0.78。这个数值意味着模型对行人跌倒的预测在置信度为50%时取得了比较好的精确度与召回率的平衡。随着置信度阈值的增加，F1得分逐渐降低，这通常表明随着我们提高置信度阈值，虽然精确度可能会提高，但召回率降低的速度更快，从而导致F1得分的下降。相反，当置信度阈值很低时，模型会捕获更多的正样本，但同时也会带来更多的误报，导致精确度降低。

        我们的模型在置信度阈值为0.5时达到F1得分的顶峰，这是一个常见的现象，因为许多目标检测系统默认使用这个阈值来平衡检测的敏感度和误报率。但是，在实际应用中，最佳的置信度阈值可能需要根据特定的应用场景和需求进行调整。如果场景要求更高的召回率（如在安全监控中，漏掉跌倒事件的代价非常高），那么我们可能会选择一个较低的置信度阈值；如果场景更加注重精确度（如在需要减少误报以节省人力资源进行后续处理的情况），我们可能会提高置信度阈值。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

（1）实验设计：

        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在行人跌倒检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
• mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.808	0.894	0.73	0.830
F1-Score	0.78	0.86	0.728	0.78

（3）实验结果分析：

        在本节中，我们将深入分析并比较在同一数据集上应用不同版本的YOLO算法——YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n——的性能表现。评估标准采用了两个核心的度量指标：平均精度均值（mAP）和F1-Score。这两个指标广泛用于目标检测领域，以衡量模型在识别任务中的准确性和鲁棒性。

        首先，我们来看mAP值，它是目标检测任务中最重要的评价指标之一，高mAP值意味着模型检测精度高。从实验数据中可以看出，YOLOv6n在这一指标上表现最好，其mAP达到了0.894，这显示出YOLOv6n在目标检测任务上具有较强的识别能力和高准确性。紧随其后的是YOLOv8n，mAP为0.830，这也表明了YOLOv8n作为最新版本，在检测精度上也有显著的提升。而YOLOv5nu和YOLOv7-tiny的mAP分别为0.808和0.73，虽然YOLOv7-tiny的表现稍逊一些，但YOLOv5nu的表现仍然十分可观。

        接下来是F1-Score，它是精确度（precision）和召回率（recall）的调和平均数，能够综合考虑模型的查准率和查全率。实验结果表明，YOLOv6n以0.86的F1-Score领先于其他算法，这进一步证实了其在保证精确度和召回率上的均衡表现。YOLOv5nu和YOLOv8n的F1-Score相同，为0.78，这意味着在精确度和召回率的综合表现上它们相当。而YOLOv7-tiny的F1-Score略低，为0.728，这可能是由于其作为轻量级版本，在模型的复杂度和参数量上有所减少，可能影响了其整体的检测表现。

        综合以上数据，我们可以得出结论，YOLOv6n在这一系列实验中表现最为出色，无论是在检测精度还是在综合性能上都展现了很高的水平。YOLOv8n作为新一代的算法，其表现也相当优秀，特别是在检测精度上有着显著的提升。YOLOv5nu仍旧保持着不俗的性能，对于需要较高精度和F1-Score的场合依然是一个值得考虑的选择。至于YOLOv7-tiny，虽然其性能在本次比较中略显不足，但考虑到其在模型大小和推理速度上的优势，仍然是一个实用的轻量级选择，尤其是在资源受限的环境中。通过这样的比较分析，开发者可以根据实际应用场景和需求，选择最适合自己需求的YOLO版本。

4.4 代码实现

        在当今的人工智能应用中，行人跌倒检测系统无疑是保障公共安全领域中的一个创新点。这种系统通过分析监控视频，实时检测并警报跌倒事件，以提供及时的帮助。而要构建这样一个系统，我们需要借助强大的计算工具和复杂的算法。在本篇博客中，我们将探索如何使用Python编程语言、OpenCV图像处理库以及YOLOv8深度学习模型来实现这一目标。

（1）引入必要的库
        首先，我们导入了处理图像和GUI所需的各种模块。random模块将用于生成随机颜色以在图像中区分不同的目标类别。sys模块将使我们能够与Python解释器进行交互，例如，获取程序可能需要的任何命令行参数。time模块将用于在模型推理过程中记录时间，这对于评估我们模型的实时性能至关重要。cv2是OpenCV库的Python接口，用于执行图像读取和处理操作。而PySide6提供了构建图形用户界面所需的工具和组件。

import random  # 导入random模块，用于生成随机数
import sys  # 导入sys模块，用于访问与Python解释器相关的变量和函数
import time  # 导入time模块，用于处理时间
from QtFusion.config import QF_Config
import cv2  # 导入OpenCV库，用于处理图像
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建窗口
from QtFusion.utils import cv_imread, drawRectBox  # 从QtFusion库中导入cv_imread和drawRectBox函数，用于读取图像和绘制矩形框
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库中的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI
from QtFusion.path import abs_path
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于加载YOLOv8模型并进行目标检测
from datasets.PedFall.label_name import Label_listQF_Config.set_verbose(False)

（2）初始化模型
        在确保了基础工具和组件之后，我们需要加载预训练的YOLOv8模型。这是实现行人跌倒检测的核心。YOLOv8Detector类是我们接口到YOLOv8模型的桥梁。它封装了加载模型、执行推理以及处理检测结果的所有逻辑。加载模型是通过调用此类的load_model方法来完成的，我们指定了包含训练好的网络权重的文件路径。

cls_name = Label_list  # 定义类名列表
colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(cls_name))]  # 为每个目标类别生成一个随机颜色model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型

（3）设置主窗口
        下一步是构建我们的GUI应用程序。MainWindow类继承自Qt的QMainWindow类，是我们应用程序的主窗口。在这里，我们设置窗口的尺寸并创建一个标签以显示图像。此外，我们还定义了一个键盘事件处理函数来处理用户的交互，例如，用户可以通过按Q键来关闭应用程序。

class MainWindow(QMainWindow):  # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类def __init__(self):  # 定义构造函数super().__init__()  # 调用父类的构造函数self.resize(640, 640)  # 设置窗口的大小self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建一个QLabel对象self.label.setGeometry(0, 0, 640, 640)  # 设置QLabel的位置和大小def keyPressEvent(self, event):  # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 如果按下的是Q键self.close()  # 关闭窗口

（4）主程序流程
        在主函数中，我们初始化了应用程序和MainWindow对象。选择了一个测试图像，并使用OpenCV的功能对其进行读取和调整大小，以适应GUI中的展示。接着，将图像传入YOLOv8模型进行预处理，预处理是确保图像格式和大小符合模型输入要求的重要步骤。

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象
window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象img_path = abs_path("test_media/fall_262.jpg")
image = cv_imread(img_path)  # 使用cv_imread函数读取图像image = cv2.resize(image, (850, 500))  # 将图像大小调整为850x500
pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理

        在调用模型的predict方法后，我们得到了预测结果。这里不仅记录了推理时间，还通过model.postprocess方法对检测结果进行了进一步处理。处理后的结果包括类别、边界框、置信度等信息，这些信息用于在图像上绘制相应的边界框和标签，其中标签包括了类别和置信度。随机生成的颜色列表为每个检测到的类别提供了独特的视觉标识。

t1 = time.time()  # 获取当前时间（开始时间）
pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测
t2 = time.time()  # 获取当前时间（结束时间）
use_time = t2 - t1  # 计算预测所用的时间det = pred[0]  # 获取预测结果的第一个元素（检测结果）# 如果有检测信息则进入
if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred)  # 对预测结果进行后处理for info in det_info:  # 遍历检测信息# 获取类别名称、边界框、置信度和类别IDname, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)  # 创建标签，包含类别名称和置信度# 画出检测到的目标物image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  # 在图像上绘制边界框和标签print("推理时间: %.2f" % use_time)  # 打印预测所用的时间
window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上显示图像
# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())

        最后，我们通过调用Qt的方法显示了主窗口，并使应用程序进入事件循环，等待用户交互。以上步骤共同构成了一个完整的行人跌倒检测应用程序，从后端的图像处理和模型推理到前端的用户交互和结果展示，每一步都紧密相关，共同确保了系统的有效运行。

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5. 行人跌倒检测系统实现

        在实现一款实时行人跌倒检测系统时，系统设计思路是关键。为了提供一个高效、准确且用户友好的检测系统，我们采取了多层次的架构设计，涉及到前端的界面设计以及后端的数据处理和模型推理。

5.1 系统设计思路

        系统的核心是将复杂的图像处理和深度学习模型推理过程，与用户界面有效分离。这不仅使得系统的维护和升级变得更加容易，也让用户可以通过直观的界面与系统交互，而不需要关注背后的复杂机制。

架构设计
        我们的系统被划分为三个主要层次，每个层次专注于执行特定的任务，并通过清晰定义的接口与其他层次通信。

• 处理层（Processing Layer）：这一层的主要任务是处理输入的图像数据，并使用预训练的YOLOv8模型进行行人跌倒检测。该层的核心组件是YOLOv8Detector类，它封装了所有必要的数据预处理和模型推理步骤。为了实现实时检测，处理层需要高效执行，因此我们采用了GPU加速和批处理优化技术。
• 界面层（UI Layer）：用户界面层通过Ui_MainWindow类为用户提供了一个友好的操作环境。它包含了各种交互元素，例如实时显示区域、状态指示器和控制按钮。这一层将用户的操作转换为具体的命令，如启动或停止检测过程，并将检测结果以图形和文本的形式展示给用户。
• 控制层（Control Layer）：控制层起到了桥梁的作用，它通过MainWindow类连接用户界面和处理层。该层处理来自UI的事件，如按钮点击或键盘输入，并调用处理层的函数来执行相应的操作。此外，它还负责将处理结果反馈到UI层，让用户得到实时的系统状态更新。

        我们的系统设计利用了现代软件工程中的最佳实践，如模块化设计、事件驱动编程和对象组合技术。模块化设计确保了系统的可扩展性和灵活性。事件驱动编程允许系统实时响应用户操作。对象组合技术则简化了不同组件间的交互。

        最终，我们构建了一个既能够以高精度检测行人跌倒行为，又能提供直观操作界面的系统。它为用户提供了一个易于使用的平台，用于监控视频中潜在的跌倒事件，并在必要时给予警报。

系统流程
        在我们的交互式行人跌倒检测系统中，用户体验始终是设计的核心。我们希望用户能够轻松地启动应用程序，快速地获得和操作检测信息。基于这个目标，我们构建了一系列精心设计的流程，确保从启动到最终的检测展示，每一步都简洁、直观。

1. 当用户启动应用程序时，系统首先创建了MainWindow类的实例。这个实例作为应用的大脑，不仅负责搭建起用户操作的平台，还负责初始化所有需要的参数和配置，确保应用程序在启动时能即刻进入就绪状态。用户界面在这里起到了桥梁的作用，连接用户与我们的行人跌倒检测技术。
2. 应用程序提供了一个友好的用户界面，用户可以从中选择不同的输入源。无论是实时的摄像头画面、视频文件还是静态图片，用户都能通过几次点击轻松选择。这种设计使得系统不限于单一的数据源，能够适应多种监控场景。
3. 一旦输入源被选定，系统就会激活媒体处理器，开始处理输入数据。这个过程涵盖了从调整摄像头参数到读取视频文件或图像文件的所有技术细节。用户无需担心这些背后的复杂性，他们所见到的只是一个简单的界面和快速的响应。
4. 随后，系统进入了核心的连续帧处理循环，其中包括了多个关键阶段。在预处理阶段，系统会对每帧图像进行适当的调整，以符合YOLOv8模型的预设条件。然后，这些图像将被送入模型进行分析，模型凭借其深度学习算法能够快速地识别出图像中的跌倒行为并标出。
5. 检测结果生成后，系统将即刻反馈至用户界面，动态地展示检测框和相关信息。用户不仅能够看到实时的检测框，还能够通过各种图表和数据统计，全方位地了解检测结果的细节。
6. 此外，我们的系统提供了丰富的交互操作，用户可以保存结果、获取系统信息或通过界面筛选特定数据。这些功能使得系统不只是一个单一的检测工具，更是一个多功能的数据分析平台。
7. 最后，系统的媒体控制功能使用户能够按需暂停或继续媒体的捕捉和分析。这种灵活性保证了用户可以在任何时候控制应用程序，无论是中断检测，还是重新开始新的检测循环。

        总的来说，我们的系统设计思路围绕着“易用性”和“高效性”展开。我们通过简化用户的操作流程，同时确保了检测的准确性和快速性，来提供一个既直观又强大的行人跌倒检测系统。这一系统能够辅助用户在关键时刻做出反应，从而提高公共安全。

5.2 登录与账户管理

        在我们的行人跌倒检测系统中，除了精确的检测算法和直观的操作界面，用户管理也是我们关注的重点。为了提高系统的可用性和个性化体验，我们构建了一个完整的用户登录与账户管理功能，以确保每位用户能够在保护隐私的同时享受定制化的服务。

        我们的登录系统是基于PySide6进行界面设计，采用SQLite数据库来管理用户数据，实现了账户的安全存储和高效访问。用户首次使用时，会被引导完成注册流程，这包括输入基本信息，设置密码以及上传个人头像等。这些信息将被加密并安全地存储在数据库中，确保个人隐私不被泄露。

        在用户成功创建账户后，登录界面将成为他们使用检测系统的起点。每次登录，用户都可以根据自己的需求修改密码，更新头像，或者执行注销操作。这些功能不仅增强了用户对系统的控制，也提供了更多的个性化选项，让用户能够更加舒适地使用系统。

        此外，用户在系统中的操作，包括行人跌倒检测的结果，都可以关联到他们的账户。这意味着用户可以随时查看历史检测结果，管理检测过程中的设置和偏好。我们的系统还允许用户自定义设置，如选择不同的深度学习模型进行目标检测，这增加了系统的灵活性和适用性。

        在主界面中，所有的检测结果都会实时显示，包括检测框、类别标签及置信度等关键信息。系统支持各种输入模式，如实时摄像头捕捉、视频文件播放或图像分析，以及批量文件处理，确保无论在何种应用场景下，用户都能得到快速而精确的检测反馈。

        整体来看，通过引入账户管理功能，我们的系统提供了一个安全、个性化且功能全面的工具。这不仅使得用户在使用过程中拥有更好的体验，同时也为用户在实时目标检测场景下的需求提供了强大的支持。

下载链接

    若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1zw4m1Z7ec/

    在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）

6. 总结与展望

        在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的实时行人跌倒检测系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的行人跌倒检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。

        该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。

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结束语

        由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

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1. Huang R, Pedoeem J, Chen C. YOLO-LITE: a real-time object detection algorithm optimized for non-GPU computers[C]//2018 IEEE international conference on big data (big data). IEEE, 2018: 2503-2510. ↩︎

2. Mathew M P, Mahesh T Y. Leaf-based disease detection in bell pepper plant using YOLO v5[J]. Signal, Image and Video Processing, 2022: 1-7. ↩︎

3. Wang G, Chen Y, An P, et al. UAV-YOLOv8: a small-object-detection model based on improved YOLOv8 for UAV aerial photography scenarios[J]. Sensors, 2023, 23(16): 7190. ↩︎

4. Gai R, Chen N, Yuan H. A detection algorithm for cherry fruits based on the improved YOLO-v4 model[J]. Neural Computing and Applications, 2023, 35(19): 13895-13906. ↩︎

5. Wang C Y, Bochkovskiy A, Liao H Y M. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 7464-7475. ↩︎