实时摔倒检测：利用深度学习保护老年人和易跌倒群体

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#计算机视觉

实时摔倒检测：利用深度学习保护老年人和易跌倒群体

在快速发展的科技领域，计算机视觉和深度学习正不断颠覆我们对世界的认知。一个令人振奋的应用便是摔倒检测，特别是对于老年人群体，摔倒不仅是意外事故的主要原因之一，更可能带来严重的健康风险。传统的摔倒检测依赖穿戴设备或传感器，但这种方法有时可能无法精确或实时地检测到摔倒事件。而如今，借助计算机视觉和深度学习技术，我们能够实现更加智能、无侵入式的摔倒检测。

在本文中，我们将探讨如何使用 YOLOv8 模型和 OpenCV 技术，打造一个实时摔倒检测系统。通过关键点分析和角度变化判定，我们的系统不仅能及时发现摔倒事件，还能提供准确的报警信息，为老年人群体提供更安全的生活环境。

为什么摔倒检测如此重要？

随着社会老龄化的加剧，摔倒已经成为老年人健康管理中一个不可忽视的问题。根据世界卫生组织的统计，全球每年大约有 280 万人死于因摔倒导致的伤害。在很多情况下，摔倒是老人意外伤害的根源，且常常在发生摔倒后没有及时得到有效救治。

因此，摔倒检测系统的研发，尤其是基于计算机视觉的技术，可以显著提高对老年人的安全保障。无论是家庭还是养老院，能够实时、准确地检测摔倒事件并及时发出报警，对于防止伤害、减少死亡率具有重要意义。

技术背景：计算机视觉与 YOLOv8 模型

在我们的摔倒检测系统中，使用了 YOLOv8 模型（You Only Look Once），一种流行的深度学习物体检测模型。YOLOv8 是一种快速且高效的目标检测算法，可以实时识别图像中的各种目标。对于我们的摔倒检测系统，YOLOv8 可以帮助我们识别人体的各个关键点，包括头部、肩膀、手臂、腰部和腿部等。

通过对这些关键点的位置和角度进行分析，我们能够判断是否发生了摔倒。例如，检测到头部、肩膀和腰部的角度突然变化并且腿部与上身的相对位置异常，系统便可以判定为摔倒。

关键点检测与摔倒判定：如何实现？

摔倒检测的核心在于准确获取人体的关键点信息，并通过分析这些关键点之间的关系来判断是否发生摔倒。我们利用 YOLOv8 模型进行人体姿态估计，检测每一帧图像中的关键点。

代码实现

python

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import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import time # 加载 YOLOv8 模型 model = YOLO("yolov8n-pose.pt") # 使用预训练的 YOLOv8 模型进行姿态检测 # 摔倒检测的阈值 FALL_THRESHOLD_ANGLE = 45 # 摔倒判定角度阈值 FALL_THRESHOLD_Y_DIST = 150 # 判断摔倒时，身体各部位纵向距离的变化阈值 def calculate_angle(p1, p2, p3): '''计算三点之间的夹角''' v1 = np.array([p1[0] - p2[0], p1[1] - p2[1]]) v2 = np.array([p3[0] - p2[0], p3[1] - p2[1]]) dot_product = np.dot(v1, v2) magnitude_v1 = np.linalg.norm(v1) magnitude_v2 = np.linalg.norm(v2) cos_angle = dot_product / (magnitude_v1 * magnitude_v2) angle = np.arccos(np.clip(cos_angle, -1.0, 1.0)) # 防止计算中出现 NaN return np.degrees(angle) def is_fall(keypoints, previous_keypoints): '''检测是否摔倒''' if keypoints is not None and previous_keypoints is not None: # 获取关键点的坐标 (例如：腰部、肩膀、头部等) hip = keypoints[11] # 左腰 shoulder = keypoints[5] # 左肩膀 head = keypoints[0] # 头部 # 计算头部、肩膀、腰部的夹角（判断是否倾斜） angle = calculate_angle(hip, shoulder, head) # 计算两个时刻的头部位置变化（y坐标变化量） y_change = abs(keypoints[0][1] - previous_keypoints[0][1]) # 判断是否发生摔倒：角度变化大于阈值且y坐标变化大于阈值 if angle > FALL_THRESHOLD_ANGLE and y_change > FALL_THRESHOLD_Y_DIST: return True return False

代码解析：

关键点检测：通过 YOLOv8 模型，我们能够实时检测人体的关键点位置，并获得头部、肩膀、腰部等部位的坐标。
摔倒判定：利用 calculate_angle() 函数计算头部、肩膀和腰部之间的夹角，判断是否发生了显著的倾斜。同时，计算头部的纵向移动，若超过预设阈值，则判定为摔倒。
实时处理：通过 OpenCV 实时读取视频帧并进行处理，检测到摔倒事件后，会在视频上标注“FALL DETECTED!”。