基于深度学习的行人跌倒检测系统：YOLOv10模型与UI界面实现

引言

随着智能健康监护和老龄化社会的到来，行人跌倒检测成为了一个重要的研究课题。跌倒不仅是老年人群体中常见的意外事故，也是全球各地健康护理的重大问题。如何实时有效地检测并预防跌倒事故，已成为医学与人工智能交叉领域中的一个关键问题。

传统的跌倒检测方法通常依赖传感器或者可穿戴设备，这些方法在实际应用中可能会出现设备故障、舒适性差或者无法实时检测等问题。而基于深度学习的图像处理方法，则通过摄像头和计算机视觉技术，从环境和人物图像中自动识别跌倒事件，能够提供更为灵活、高效、低成本的解决方案。

本文将介绍如何基于YOLOv10（You Only Look Once v10）深度学习模型，结合图形用户界面（UI）实现行人跌倒检测系统。我们将使用YOLOv10进行目标检测，训练模型识别行人的跌倒动作，并通过UI界面实现结果展示。文中提供详细的实现过程、完整代码以及所使用的参考数据集。

1. 深度学习与YOLOv10模型概述

1.1 深度学习与目标检测

深度学习是人工智能领域的一个分支，依赖于大量数据和多层神经网络进行特征提取和学习。目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是从图像或视频中检测出感兴趣的目标（如人、动物、物品等），并为每个目标分配类别标签与边界框。

YOLO