YOLOv8+Flask行人跌倒检测系统实战

YOLOv8+Flask+LayUI 行人跌倒行为检测系统实现

行人跌倒检测在安防、医疗监护等领域具有重要应用价值。基于YOLOv8的目标检测技术结合Flask后端框架和LayUI前端界面，可构建完整的实时检测系统。该系统包含模型训练、API接口开发和Web界面设计三个核心模块。

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系统架构设计

整个系统采用B/S架构，分为三层：

• 前端层：LayUI框架构建用户界面
• 后端层：Flask提供RESTful API接口
• 算法层：YOLOv8实现跌倒行为检测

数据流向为：摄像头/视频输入 → YOLOv8实时检测 → Flask接口处理 → LayUI界面展示

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数据集准备与模型训练

采用公开跌倒数据集如URFD或自建数据集，需包含以下两类标注：

1. 站立行人（标签：stand）
2. 跌倒行人（标签：fall）

# YOLOv8训练代码示例
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  

# 训练配置
results = model.train(
    data='fall_detection.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=16,
    device='0'  # 使用GPU加速
)

# 导出为ONNX格式
model.export(format='onnx')

训练关键参数说明：

• 输入分辨率建议640x640
• 学习率设为0.01并启用cosine衰减
• 数据增强启用mosaic和mixup

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Flask后端API开发

创建核心检测接口处理视频流和图片检测请求：

from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO

app = Flask(__name__)
model = YOLO('best.pt')  # 加载训练好的模型

@app.route('/detect', methods