当 AI 成为“守护者”：基于 YOLOv11 的独居老人摔倒识别系统设计与实现

一次摔倒，可能改变一位老人的一生；一次及时识别，或许就能挽回一个家庭。

随着老龄化社会的加速，独居老人的安全问题日益凸显。据统计，跌倒已成为 65 岁以上老年人意外伤害的首要原因，而多数危险发生时，身边无人、发现不及时。

本文将分享一个真实可落地的解决方案 ——
基于 YOLOv11 的独居老人摔倒智能识别系统的设计与实现。

第一段｜研究背景与意义
随着我国老龄化程度不断加深，独居老人的安全问题日益突出。其中，摔倒已成为威胁老年人生命健康的主要风险之一。由于独居老人身边缺乏及时照护，一次普通的跌倒如果未能被及时发现，往往会造成严重后果。因此，如何利用智能技术实现对老人摔倒行为的实时监测与快速响应，成为智慧养老领域亟需解决的重要问题。

第二段｜技术方案选择
在众多智能感知技术中，基于计算机视觉的摔倒识别方法因其非接触、实时性强等优势受到广泛关注。本文选用 YOLOv11 目标检测算法作为核心模型，该算法在保证高检测精度的同时具备出色的实时性能，能够在普通摄像头和边缘计算设备上稳定运行，非常适合家庭和社区养老场景的实际部署需求。

第三段｜系统总体设计
本系统整体采用“视频采集—目标检测—行为分析—摔倒判定—告警输出”的设计思路。首先通过摄像头获取实时视频流，利用 YOLOv11 对画面中的人体目标进行检测和定位；随后结合人体姿态变化、位置移动趋势等特征，对老人当前行为状态进行分析，为后续的摔倒识别提供可靠依据。

第四段｜关键实现方法
在摔倒识别过程中，系统并非简单地以“人体倒地”作为判断标准，而是综合考虑人体边界框长宽比变化、重心快速下降以及状态持续时间等多种因素，有效区分弯腰、坐下与真实摔倒行为。同时，通过对摔倒样本数据的针对性训练与优化，进一步降低误检率，提高系统在复杂场景下的稳定性与准确性。

第五段｜实验效果与应用前景
实验结果表明，该系统在保证实时性的前提下，能够较为准确地识别老人摔倒行为，并在异常发生时及时触发告警。该设计不仅适用于独居老人家庭环境，也可推广至养老院、社区养老服务中心等场所。未来，随着算法优化和多传感器融合技术的发展，基于 YOLOv11 的摔倒识别系统将在智慧养老领域展现更广阔的应用前景。