基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的跌倒检测系统详解（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）

摘要：本研究介绍了一个基于深度学习 和YOLOv8算法 的跌倒检测系统，并对比分析了包括YOLOv7 、YOLOv6 、YOLOv5 在内的早期版本性能。该系统可在多种媒介如图像、视频文件、实时视频流中准确识别跌倒事件。文内详解了YOLOv8 的工作机制，并提供了相应的Python实现代码 、训练数据集 及基于PySide6的用户界面。

系统支持多种输入选项，包括图片、视频等，并提供了诸如热力图分析、目标标记、类别统计等高级功能，以及可调节的Conf 和IOU参数 来优化检测效果。还集成了SQLite数据库进行用户管理，并允许通过简单点击切换不同的YOLO模型，界面也可自定义修改。旨在为跌倒检测研究和深度学习新手提供指导和资源，完整的代码和数据集已提供下载链接供读者使用。本文结构如下：

文章目录

前言
[1. 数据集介绍](#1. 数据集介绍)
[2. 系统界面效果](#2. 系统界面效果)
[3. YOLOv8算法原理](#3. YOLOv8算法原理)
[4. 代码简介](#4. 代码简介)
- [4.1 模型预测](#4.1 模型预测)
- [4.2 模型训练](#4.2 模型训练)
- [4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比](#4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比)
- [4.4 代码实现](#4.4 代码实现)
[5. 跌倒检测系统实现](#5. 跌倒检测系统实现)
- [5.1 系统设计思路](#5.1 系统设计思路)
- [5.2 登录与账户管理](#5.2 登录与账户管理)
下载链接
[6. 总结与展望](#6. 总结与展望)
结束语

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基于深度学习的跌倒检测系统演示与介绍（YOLOv8/v7/v6/v5模型+PySide6界面+数据集）

前言

随着全球人口老龄化的加剧，老年人安全已成为社会关注的热点问题，其中跌倒事件是造成老年人伤害甚至死亡的主要原因之一。有效的跌倒检测系统能够及时发现跌倒事件，迅速启动紧急响应措施，显著降低因跌倒导致的严重后果。此外，跌倒检测技术的发展也对智能健康护理、智能监控等领域具有重要的推动作用。在此背景下，利用先进的计算机视觉技术，特别是深度学习方法来实现高效准确的跌倒检测，已成为学术界和工业界的研究热点。

深度学习技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列算法在目标检测领域的成功应用，为跌倒检测提供了新的解决思路。YOLO^1^算法因其高速的检测速度和良好的准确性，已经在多个版本（从YOLOv1到YOLOv8）中不断进化，成为了目标检测领域的重要里程碑。近年来，研究者们针对跌倒检测的特殊需求，对YOLO及其他深度学习算法进行了改进和优化，通过增强模型的泛化能力、提高在复杂环境下的检测准确性等方式，显著提升了跌倒检测的性能。

针对实时监控和边缘计算设备的需求，研究者们开发了轻量级的深度学习模型，这些模型在保持较高检测准确率的同时，减少了计算资源的消耗。这对于实时跌倒检测系统的部署尤为重要。迁移学习已被证明是提高跌倒检测模型性能的有效方法，尤其是在有限训练数据的情况下。通过利用预训练的模型，研究者能够加速训练过程并提高模型的准确性。

最新研究通过在YOLOv8^2^架构中引入注意力机制和特征融合技术，显著提高了跌倒检测的准确性和实时性。这一改进的YOLOv8算法不仅加强了模型对跌倒姿态的敏感性，还优化了处理速度，使其能够在各种环境下实现高效的实时检测。这项研究在公开的FallDet数据集上进行测试，显示出与传统YOLOv8相比，改进算法在准确率上提升了约5%。

考虑到人体骨骼数据的空间结构信息，一种基于图卷积网络的方法被提出用于跌倒检测。该方法首先利用姿态估计技术从视频中提取骨骼信息，然后通过GCN模型来分析骨骼关节之间的动态关系。这种方法的创新之处在于有效捕捉了人体运动的空间特征，从而提高了检测的准确性。在标准的CAD-60和NTU RGB+D数据集上的测试结果显示，该方法相比于传统的视频帧分析方法有显著的性能提升。

尽管取得了显著进步，跌倒检测技术仍面临着诸多挑战，例如如何减少误检和漏检、如何提升算法的实时性以适应实际应用需求、以及如何在保护个人隐私的前提下进行有效监控。未来的研究趋势将围绕算法优化、模型轻量化、跨平台应用等方向展开，旨在实现更加灵活、高效、普适的跌倒检测解决方案。

本博客所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个跌倒检测系统，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：

采用最先进的YOLOv8算法进行跌倒检测：本文不仅介绍了基于YOLOv8算法的跌倒检测系统的构建过程，而且还详细比较了YOLOv7^3^、YOLOv6^4^、YOLOv5^5^等早期版本的性能差异。通过对这些算法的深入分析和比较，本文展现了YOLOv8在检测速度、准确性和效率方面的显著优势，为跌倒检测领域的研究者和技术人员提供了新的研究思路和工具。
利用PySide6实现用户友好的跌倒检测系统：通过采用PySide6库，本文成功开发了一个具有优良用户界面的跌倒检测系统。该系统不仅易于操作，而且具有高度的互动性和可视化效果，极大地促进了YOLOv8算法在跌倒检测领域的应用，同时也推动了技术的实际落地。
集成登录管理功能，提升系统安全性：本文设计的跌倒检测系统包含了登录管理功能，确保了系统使用的安全性和私密性。这一创新举措不仅为用户提供了个性化的使用体验，而且为未来系统的扩展和功能添加提供了强大的基础。
对YOLOv8模型进行深入研究和性能评估：本文不仅应用了YOLOv8算法，更对其性能进行了全面的研究和评估，包括精确度、召回率等关键性能指标的深入分析。通过对模型在不同环境和条件下的表现进行评估，本文为YOLOv8算法的进一步优化和改进提供了坚实的理论和实践基础。
提供完整的数据集和代码资源包：为了促进YOLOv8及其前版本在跌倒检测系统中的研究和应用，本文提供了一套完整的数据集和代码资源包。这些资源不仅使读者能够轻松复现实验结果，还为基于本文工作的进一步研究和开发奠定了基础。

1. 数据集介绍

在本研究中，我们的目标是构建一个高效且准确的跌倒检测系统，这一目标的实现在很大程度上依赖于所使用的数据集的质量和特性。我们精心构建的数据集包含10,787张图像，旨在全面捕捉跌倒事件的多样性。通过将数据集划分为9,438张训练图像、899张验证图像以及450张测试图像，我们确保了模型可以在广泛的数据上训练，并且能够在不同的数据子集上验证其性能，从而避免了过拟合的风险，并提高了模型泛化到未见数据的能力。

在数据预处理阶段，我们采取了一系列标准化步骤来提升模型的训练效率和准确度。所有图像首先进行自动定向校正，剔除了可能导致模型混淆的EXIF方向数据。接着，图像被统一调整至640x640像素的分辨率，这一步骤不仅为模型输入提供了一致性，也保证了跌倒事件特征在不同图像间的可比性。为了增强模型的鲁棒性，并模拟现实世界中的不确定性，我们对图像实施了一系列的数据增强操作，包括随机裁剪、旋转、剪切、亮度调整、曝光调整以及高斯模糊。这些增强技术提高了模型对跌倒事件在不同环境变量下的识别能力，是实现高效跌倒检测系统的重要环节。

进一步分析数据集中的标注信息显示，所有图像均至少包含一个跌倒事件实例，且这些实例在图像中的分布广泛，跌倒事件的边界框遍布整个图像区域，这反映了真实世界中跌倒发生的随机性。而目标宽高比和位置的分布分析进一步揭示了跌倒事件在视觉上的特征，大部分跌倒事件的中心位置集中在图像的中心区域，且多数跌倒实体在图像中占据较小的区域。这些分布特征对于指导我们设计检测模型和选择适当的锚框尺寸至关重要。博主使用的类别代码如下：

python 复制代码

Chinese_name = {'Fall-Detected': "跌倒"}

综上所述，本研究的数据集通过细致的准备和严格的增强处理，为跌倒检测系统的开发提供了坚实的基础。图像的多样性和标注的准确性确保了模型能够学习到识别跌倒事件所需的关键视觉特征，而数据增强则提升了模型在面对真实世界的复杂性时的鲁棒性。通过这一数据集，我们的跌倒检测系统能够在广泛的应用场景中实现准确且可靠的跌倒事件检测，从而为用户的安全提供了有力的保障。

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。

3. YOLOv8算法原理

YOLOv8在目标检测领域是一个革命性的进展，它在设计上做出了多项创新，以提升检测速度和准确率。在本段落中，我们将详细介绍YOLOv8算法的原理。

YOLOv8采用了一个更加精细的网络架构，包括改进的Backbone、Neck和Head部分。Backbone采用了CSPNet结构，它通过跨阶段部分网络(Cross Stage Partial Network)的方式来降低计算量，并在维持性能的同时提高了运算速度。CSPNet的设计允许模型在更深层次上学习特征，同时减少参数量，提高了模型的效率和速度。

在Neck部分，YOLOv8引入了SPP(Pooling Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块。SPP模块通过不同尺寸的最大池化层（maxpool）来增强模型对尺寸变化的适应能力，这样可以捕捉到不同尺度的特征，从而提高模型对大小变化较大的目标的识别能力。PAN模块则通过特征金字塔来增强不同层级特征的融合，这对于改善小目标的检测效果尤为重要。

Head部分采用了解耦的方式（Decoupled-Head），这是一种新颖的设计，它允许模型分别优化分类和定位任务，而不是像以往的YOLO版本那样将它们耦合在一起。这种解耦的Head设计使得YOLOv8在处理分类和定位任务时更加灵活和精确。

YOLOv8也在损失函数上做了改进，它采用了Anchor-Free的策略，即不再使用传统的先验框（anchor boxes），而是直接预测目标的中心点和宽高，这降低了模型的复杂度并简化了训练过程。此外，它使用了BCE Loss（二元交叉熵损失）来处理分类任务，并引入了Distribution Focal Loss来解决类别不平衡的问题。对于定位任务，YOLOv8使用了CIoU loss来优化边界框的预测，这是一种更加高级的IoU（Intersection over Union）变体，它不仅考虑了重叠区域，还包括了中心点距离和长宽比等因素。

综合以上特点，YOLOv8成为了一个强大的目标检测算法。通过网络结构的优化、特征提取的增强、任务解耦以及损失函数的创新，YOLOv8在保持了YOLO系列高速检测的优势的同时，进一步提升了模型的准确度和鲁棒性。这些特点使其在各种跌倒检测场景中表现出色，为实现快速准确的跌倒检测提供了可靠的技术基础。

4. 代码简介

在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行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。

python 复制代码

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。

python 复制代码

model.load_model(abs_path("weights/fall-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。

python 复制代码

img_path = abs_path("test_media/FallDet_SIXU_A01462.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。

python 复制代码

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

4.2 模型训练

在构建一个高效的跌倒检测系统时，选择合适的模型和进行精确的训练是成功的关键。本博客章节将介绍如何使用YOLOv8模型进行跌倒检测系统的训练过程。

我们的代码首先导入了PyTorch和YAML处理的库，这些是处理深度学习和配置文件的基础工具。YOLO类被导入以便加载和训练模型。device变量被设置，以便代码能自动选择使用GPU或CPU进行训练，这是一个典型的设置以利用可用的硬件资源。

python 复制代码

import os

import 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"

接下来，我们处理数据集配置文件的路径，确保代码能够无论在何种操作系统中都正确地找到数据集路径。data_name定义了我们的数据集名称，而data_path则通过自定义的abs_path函数获取数据集配置文件的绝对路径。这个路径信息将被用于后续的模型训练中。

python 复制代码

workers = 1
batch = 8

data_name = "FallDet"
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配置文件，并在必要时更新其中的路径信息，以确保模型能够访问到正确的数据集文件。这里使用了yaml库来加载配置文件，FullLoader用于加载YAML文件中的全部数据。

python 复制代码

# 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)

在模型加载部分，我们通过YOLO类来加载预训练的YOLOv8模型，这是进行有效训练的基础。预训练的模型包含了在大量数据上训练得到的权重，这可以大大加速我们训练过程中的收敛速度，并提高模型的最终性能。最后，是模型训练的部分。我们调用train方法，传入数据路径、设备信息和其他训练参数，如工作进程数、图像尺寸、训练周期和批次大小。

python 复制代码

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640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='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640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

在跌倒检测领域，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。本次使用YOLOv8模型进行训练的结果显示出了一些关键的特征。

首先，训练损失的曲线显示了模型在训练过程中损失逐渐减小，其中包括框损失（box_loss）、类别损失（cls_loss）和方向损失（dfI_loss）。这些损失的下降趋势表明模型对于跌倒检测任务正在逐步获得更好的学习效果。特别是框损失的下降，说明模型在定位跌倒对象的边界框方面表现越来越准确。类别损失的降低也意味着模型在分类跌倒与非跌倒事件上的表现正在提高。

我们注意到，验证集上的损失在经过一个初始的下降后，开始稳定并逐渐趋于平滑。这表明模型在训练集上没有过度拟合，并且能够在未见过的数据上保持一定的泛化能力。如果验证损失开始上升，则可能意味着模型开始过拟合；但在我们的情况中，损失曲线的表现说明模型训练的是健康且有效的。

在性能指标方面，我们的模型显示出不断提升的精度（precision）和召回率（recall），这两个指标是目标检测中的重要性能度量。精度高意味着模型产生的假阳性（false positives）较少，而召回率高则意味着模型漏检（missed detections）的较少。mAP（mean Average Precision）是另一个关键指标，它综合了精度和召回率，提供了一个整体的性能评价。本模型在mAP及其在不同IoU阈值下的表现都显示出了不断上升的趋势，这表明模型在准确检测和分类跌倒事件方面取得了显著的进步。

精确度-召回率（Precision-Recall，简称PR）曲线是评估分类模型性能的重要工具，尤其是在数据集类别分布不平衡的情况下。PR曲线上的每一点对应一个阈值，该阈值决定了模型预测正样本的条件，从而影响到精确度和召回率的值。通常情况下，精确度高意味着较少的假阳性，召回率高意味着较少的假阴性。

从曲线图中可以看出，在召回率（Recall）很高的情况下，即模型能够检测到绝大多数的跌倒事件时，精度（Precision）也保持在一个很高的水平。在曲线的左上角，精度接近1，这意味着模型在初期几乎能准确地识别所有正类（真正的跌倒事件），并且几乎没有误报（假阳性）。随着召回率的提高，即模型尝试识别更多的跌倒事件时，精度略有下降，但总体上仍然保持在0.8以上，这显示出模型具有较强的识别能力和较低的误报率。

曲线下方的注释显示了"Fall-Detected"的mAP@0.5（平均精度在IoU阈值为0.5时）为0.897。这个数值说明，在IoU阈值为0.5的情况下，模型的平均精度非常高，这表明模型在大多数情况下都能很好地定位跌倒事件的位置。mAP是目标检测中的一个重要指标，0.897的mAP表现说明模型在跌倒检测上的准确性非常可靠。

综合PR曲线和mAP指标，我们可以得出结论，该跌倒检测模型在检测跌倒事件方面表现出色，具有高精度和高召回率，而且在不同的IoU阈值下能够保持稳定的性能。这些结果预示着模型在实际应用中具有很高的可靠性，能够有效地减少漏检和误报，为用户提供及时和准确的跌倒检测服务。这种高性能的跌倒检测能力对于老年人安全监护系统或紧急响应系统来说尤为重要，有助于及时提供必要的援助，降低跌倒带来的健康风险。

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	0.884	0.880	0.841	0.897
F1-Score	0.84	0.84	0.81	0.84

（3）实验结果分析：

在深度学习领域，持续的算法迭代和更新是提升模型性能的关键途径。我们通过在相同的数据集上实施一系列实验，旨在比较和评估不同版本的YOLO模型------包括YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n------在跌倒检测任务上的性能。实验的设计和目的是为了明确各版本模型在准确性和检测效率上的差异，以便为实际应用提供更具指导性的见解。

首先，从mAP值来看，我们可以看到YOLOv8n以0.897的成绩领先，这表明在目标检测任务中，YOLOv8n在识别跌倒事件方面的平均精度最高。紧随其后的是YOLOv5nu和YOLOv6n，它们的mAP值分别是0.884和0.880，表现出了相当接近的性能。YOLOv7-tiny的mAP值为0.841，相比之下略低，这可能是由于它是"tiny"版本，旨在减少模型的复杂性和计算需求，因此在精度上有所折扣。

F1-Score是另一个衡量模型性能的指标，它综合了精确度（precision）和召回率（recall）的信息。在我们的实验中，YOLOv5nu、YOLOv6n和YOLOv8n都达到了0.84的F1-Score，显示出三者在精度和召回率的平衡上具有相似的性能。YOLOv7-tiny的F1-Score为0.81，略低于其他模型，这进一步验证了它在性能上的妥协，为了速度和效率牺牲了一部分精度。

通过这些数据，我们可以得出结论，随着YOLO系列的不断更新和优化，新版本通常在性能上有所提升。YOLOv8n的表现优于前几个版本，这可能归功于它的架构改进和训练策略的优化。YOLOv5nu和YOLOv6n的表现相当，显示出这两个版本的稳定性和可靠性。尽管YOLOv7-tiny的性能稍逊一筹，但它在资源受限的环境下仍然是一个很好的选择。

4.4 代码实现

在这一节中，我将详细介绍如何使用Python和OpenCV库来实现这一系统，同时将介绍该系统的关键代码部分及其功能。

在实时跌倒检测系统中，结合YOLOv8模型和一系列开源库，如OpenCV、QtFusion和PySide6等，来实现主窗口的展示、摄像头帧的处理以及跌倒检测和标注等功能。代码的主要思路是利用YOLOv8预训练模型来识别视频中的跌倒行为。系统使用PySide6构建了一个基本的图形用户界面（GUI），通过MediaHandler类来处理视频帧，并在GUI上实时显示检测结果。

（1）引入必要的库
首先，系统的核心依赖于几个关键的Python库。sys库用于访问与Python解释器紧密相关的变量和函数，它可以帮助我们处理程序如何与主机系统交互的一些细节。time库允许我们访问当前时间，并对程序中的事件进行计时------这在评估模型推理时间时至关重要。而cv2，即OpenCV库，是一个强大的视觉处理库，它不仅支持广泛的图像处理功能，还可以帮助我们从视频文件或摄像头捕捉和处理图像。

python 复制代码

import sys  # 导入sys模块，用于处理Python运行时环境的一些操作
import time  # 导入time模块，用于处理时间相关的操作
import cv2  # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler  # 从QtFusion库中导入MediaHandler类，用于处理媒体数据
from QtFusion.utils import drawRectBox  # 从QtFusion库中导入drawRectBox函数，用于在图像上绘制矩形框
from QtFusion.utils import get_cls_color  # 从QtFusion库中导入get_cls_color函数，用于获取类别颜色
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI和处理Qt的核心功能
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于进行YOLOv8物体检测
QF_Config.set_verbose(False)

（2）设置主窗口
随后，为了提供用户交互界面，我们利用PySide6库创建了一个窗口。MainWindow类从QMainWindow继承，这是Qt库中用于创建主应用窗口的类。在这个窗口中，我们设置了一个标签用于显示处理后的视频帧。此外，keyPressEvent方法的定义允许用户通过按键操作来控制程序，例如按下"Q"键退出程序。

python 复制代码

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)  # 设置窗口的大小为850x500
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建一个QLabel对象，用于显示图像
        self.label.setGeometry(0, 0, 640, 640)  # 设置QLabel的位置和大小

    def keyPressEvent(self, event):  # 定义键盘按键事件处理函数
        if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 如果按下的是Q键
            self.close()  # 关闭窗口

（3）图像帧处理与跌倒检测
接下来，frame_process函数定义了如何处理每一帧图像。在这个函数中，我们首先调整图像大小以适应YOLOv8模型的输入要求。然后，通过preprocess方法准备图像数据，并使用predict方法执行目标检测。每次推理后，我们记录并打印所用时间，这有助于我们了解模型在实际应用中的性能。如果检测到跌倒事件，我们使用drawRectBox函数在图像上绘制边界框，并通过get_cls_color函数为不同的类别分配颜色，使得结果直观且易于理解。

python 复制代码

def frame_process(image):  # 定义帧处理函数，用于处理每一帧图像
    image = cv2.resize(image, (640, 640))  # 将图像的大小调整为850x500
    pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理

    t1 = time.time()  # 获取当前时间
    pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测
    t2 = time.time()  # 获取当前时间
    use_time = t2 - t1  # 计算预测所花费的时间

    print("推理时间: %.2f" % use_time)  # 打印预测所花费的时间
    det = pred[0]  # 获取预测结果
    # 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
            name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info[
                'class_id']  # 获取类别名称、边界框、置信度和类别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

    window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上显示图像

（4）初始化检测模型和设备

YOLOv8模型的加载是通过创建YOLOv8Detector对象，并调用load_model方法完成的。这里，我们提供了模型权重文件的路径，该文件包含了YOLOv8模型训练好的参数，这些参数是检测跌倒事件的关键。

python 复制代码

cls_name = ["跌倒"]  # 定义类名列表

model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/fall-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names)  # 获取类别颜色

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象
window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象

filename = abs_path("test_media/25-跌倒检测.mp4", path_type="current")  # 定义视频文件的路径
videoHandler = MediaHandler(fps=30)  # 创建MediaHandler对象，设置帧率为30fps
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)  # 当有新的帧准备好时，调用frame_process函数进行处理
videoHandler.setDevice(filename)  # 设置视频源
videoHandler.startMedia()  # 开始处理媒体

# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())

最后，我们设置了程序的主循环。创建了QApplication和MainWindow对象之后，我们定义了视频源并启动了MediaHandler来处理视频流。这个处理器会将每一帧视频传递给frame_process函数，并在GUI中实时显示处理结果。这种设计允许我们的跌倒检测系统不仅在后台进行图像处理，还能提供实时的用户反馈。

5. 跌倒检测系统实现

在实现一款实时跌倒检测系统时，我们首先要确保系统设计能够满足用户友好和高效处理两大核心要求。为了实现这一点，我们设计了MainWindow类，它不仅作为用户交互界面的载体，更整合了媒体处理和模型预测的功能，形成了一个交互式的跌倒检测系统。这个系统的设计理念是基于模块化和响应式编程，通过对象组合方式整合各个独立的功能模块，并使用Qt框架的信号与槽机制进行模块间的通信，以实现界面响应和后台处理的无缝连接。

5.1 系统设计思路

MainWindow类的主要目标是提供一个用户友好的交互式跌倒检测系统。为了实现这个目标，采取了将界面、媒体处理和模型集成在一起的设计思路。通过对象组合的方式，将不同的处理器和模型组织在一起，让每个功能模块都能独立进行，同时，还利用信号和槽机制来进行模块间的交互和数据传递。

架构设计
我们的系统设计遵循了经典的MVC（Model-View-Controller）架构模式，将应用程序划分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），分别对应我们的处理层、界面层和控制层。

处理层（Processing Layer）：处理层主要负责执行复杂的图像处理和模型预测任务，这一层的核心是YOLOv8Detector类，它加载预训练的深度学习模型，并提供了一系列方法来处理输入的图像数据并输出检测结果。
界面层（UI Layer）：界面层则关注于用户交互，它由Ui_MainWindow类生成，包含了必要的用户交互元素，如显示视频流的标签、显示检测结果的列表和按钮等。
控制层（Control Layer）：控制层作为系统的中枢，通过MainWindow类的方法和槽函数响应用户的操作，协调媒体处理器和模型的行为，从而完成从视频输入到跌倒事件检测再到结果显示的整个工作流程。

通过这种层次清晰、分工明确的系统设计，我们的跌倒检测系统不仅能够为用户提供实时的视频监控和跌倒事件检测，还能够以直观的方式展示检测结果，大大提高了用户的操作便捷性和系统的实用性。

系统流程
以下是跌倒检测系统的工作流程：

在我们的跌倒检测系统中，用户体验始于启动应用程序，此时，系统立即实例化了MainWindow类。这个核心类的实例化过程中，不仅界面得到了初始化，而且所有必需的参数也被配置好，确保了用户可以直接开始交互操作。这个起始界面是用户的操作平台，提供了选择输入源的简便方式，无论是实时视频流、已有的视频文件，还是单张图片，用户都能轻松选择并开始检测流程。
输入源一旦确定，系统便启动其强大的媒体处理能力，这包括初始化摄像头、读取视频文件或加载静态图像等多种媒体处理方式。这一阶段，系统的灵活性和强大功能尤为显著，能够适应各种输入格式，保证了不同用户需求的满足。
随后，系统进入了连续帧处理的核心循环阶段。在这里，每一帧图像都经历了精心设计的预处理流程，包括但不限于调整分辨率、颜色空间的转换、以及图像归一化等。这些步骤是为了满足深度学习模型的需求，同时也保证了图像数据的标准化，为接下来的目标检测提供了坚实的基础。
进入检测与识别阶段，预处理好的图像被送入我们训练有素的YOLOv8模型中。在这里，模型不仅能够准确地检测出画面中的跌倒事件，还会识别出关联的信息。模型的输出不只是简单的坐标信息，更包含了事件类别和置信度等关键数据，这些信息都将实时反馈至用户界面。
为了让用户能够直观地看到检测效果，界面将及时更新以展现最新的检测结果。检测框、类别标签等视觉元素，以及统计数据都会在界面上明确展示，这不仅增加了互动性，更提高了数据的可读性和易用性。用户可以通过界面的控制按钮来保存结果、查询信息或筛选特定的数据，这种交互性让用户不仅是结果的接收者，更是分析过程的参与者。
最后，媒体控制功能赋予了用户对于检测流程的完全掌控，从启动摄像头到视频播放，再到图像分析的暂停与继续，用户可以根据实际需要随时进行控制。这种控制的灵活性是我们系统设计中的亮点之一，它保证了用户在使用系统的过程中享有最大的自主性和便利性。

综上所述，我们的跌倒检测系统是一个综合了高效处理、灵活输入和用户友好交互的先进解决方案。从易用的界面到强大的后端处理，每个环节都经过了精心设计和优化，确保能够在各种使用场景下提供准确、快速的跌倒检测服务。

5.2 登录与账户管理

在我们的跌倒检测系统中，提供了一个完善的用户登录与账户管理界面，这是基于PySide6开发的，后端数据存储则是使用了SQLite数据库。这个登录系统不仅增加了系统的安全性，还提升了用户体验，使每个用户都能够在一个私人定制的空间中操作，存储个人的检测结果和配置设置。

当用户首次使用系统时，他们将通过一个直观的注册流程来创建自己的账户。这个过程非常简单，用户需要填写基本信息，包括用户名和密码，还可以上传自己的头像。一旦注册成功，用户就可以用这些凭证来登录系统。我们非常重视用户的隐私和安全，因此提供了密码修改的功能，确保用户能够在任何需要时更新自己的安全设置。

一旦登录，用户就可以访问主界面，并开始使用跌倒检测功能。系统设计了一个用户友好的界面，不仅可以显示实时的检测框和识别类别，还包括置信度信息。无论是静态图片、视频文件还是实时摄像头捕获的图像，用户都可以轻松导入并开始检测。系统还支持批量文件输入，这对于需要处理大量数据的用户来说尤其有用。

此外，用户管理界面还提供了个性化设置，用户可以在这里更改头像，以个性化他们的账户。如果用户想要注销账户，系统也提供了简洁的流程。这些额外的功能不仅增加了系统的可用性，还允许用户在使用跌倒检测服务时保持个人的习惯和偏好。

通过这些细心的设计，我们的跌倒检测系统为用户提供了一个完整的解决方案，不仅在技术上实现了高效的多物体识别和检测，还在用户服务上提供了全面的支持。从账户的注册到检测结果的保存，每个步骤都考虑到了用户的便利和安全，确保了用户在实时目标检测的各个场景中都能得到满意的体验。

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/BV18x421C766//

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。

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。

Fang W, Wang L, Ren P. Tinier-YOLO: A real-time object detection method for constrained environments[J]. IEEE Access, 2019, 8: 1935-1944. ↩︎
Terven J, Cordova-Esparza D. A comprehensive review of YOLO: From YOLOv1 to YOLOv8 and beyond[J]. arXiv preprint arXiv:2304.00501, 2023. ↩︎
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. ↩︎
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