在特定行业（如公交车、地铁）的摔倒检测中，关键是应对动态环境（如车身晃动、光线变化）和复杂行为模式（如乘客正常动作与摔倒动作的区分）。以下是摔倒检测的有效实现方法和流程

在特定行业（如公交车、地铁）的摔倒检测中，关键是应对动态环境（如车身晃动、光线变化）和复杂行为模式（如乘客正常动作与摔倒动作的区分）。以下是摔倒检测的有效实现方法和流程

一、方法框架

目标检测与姿态估计相结合

1. 1. 目标检测：使用YOLO系列（如YOLOv8）或RT-DETR检测乘客目标并跟踪其位置。
   2. 姿态估计：结合HRNet或OpenPose估计乘客的关键点（如肩、膝、头部），获取人体姿态信息。

行为分类与动作识别

1. 1. 时序建模：引入时序模型（如LSTM、Transformer）分析一段时间内的动作序列，判断是否为摔倒行为。
   2. 动作识别模型：使用3D CNN或I3D（Inflated 3D ConvNet）直接从视频中提取时空特征，识别摔倒行为。

场景定制化优化

1. 1. 适配公交车特有的场景特点，如狭小空间、车内扶手干扰、动态光线变化。
   2. 通过训练公交车内专用数据集，提高模型的特定场景适用性。