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从零开始：构建基于深度学习的实时跌倒检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）

news 2026/2/1 13:59:48

注意看文末的结局与声明

一、引言

1. 项目背景与动机

在老年人和高危职业环境中，跌倒是一种常见的事故，可能导致严重的伤害甚至致命。实时跌倒检测系统可以及时发现并报警，提供紧急救助。通过深度学习技术，可以提高跌倒检测的准确性和实时性。

2. 跌倒检测的重要性

  • 及时发现和报警
  • 提供紧急救助
  • 保障老年人和高危职业从业人员的安全

3. 深度学习在跌倒检测中的应用前景

  • 实时检测
  • 高精度识别
  • 适用于多种环境和场景

目录

注意看文末的结局与声明

一、引言

1. 项目背景与动机

2. 跌倒检测的重要性

3. 深度学习在跌倒检测中的应用前景

二、系统设计与架构

1. 系统概述

2. 前端设计

UI界面需求分析

设计工具及框架选型

前端代码示例

3. 后端设计

服务器端技术选型

数据库设计与选型

后端代码示例

三、数据准备

1. 数据集收集

2. 数据预处理

四、模型选择与训练

1. YOLO模型概述

2. 环境配置

3. 模型训练

五、模型部署

1. 部署方式选择

2. 部署步骤

六、前端实现

1. UI界面开发

2. 前端与后端交互

七、系统测试

1. 测试环境搭建

2. 功能测试

3. 性能测试

结果与声明：

二、系统设计与架构

1. 系统概述

系统主要由前端UI、后端服务器和YOLO模型组成。用户通过UI上传视频，服务器调用YOLO模型进行检测，并将结果返回给用户。

系统架构图：

+------------------+        +--------------+        +-----------------+
|     前端UI       | <----> |    后端API   | <----> | YOLO检测模型    |
+------------------+        +--------------+        +-----------------+

2. 前端设计

UI界面需求分析
  • 登录注册界面
  • 视频上传界面
  • 检测结果展示界面
设计工具及框架选型
  • HTML、CSS、JavaScript
  • React.js
前端代码示例

登录注册界面

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>跌倒检测系统</title><link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body><div id="app"></div><script src="https://unpkg.com/react/umd/react.development.js"></script><script src="https://unpkg.com/react-dom/umd/react-dom.development.js"></script><script src="app.js"></script>
</body>
</html>

React组件

// app.js
const App = () => {return (<div><h1>跌倒检测系统</h1><Login /></div>);
};const Login = () => {const handleLogin = (event) => {event.preventDefault();// 实现登录逻辑};return (<form onSubmit={handleLogin}><div><label>用户名:</label><input type="text" name="username" required /></div><div><label>密码:</label><input type="password" name="password" required /></div><button type="submit">登录</button></form>);
};ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('app'));

样式文件

/* styles.css */
body {font-family: Arial, sans-serif;display: flex;justify-content: center;align-items: center;height: 100vh;background-color: #f0f0f0;
}form {background: #fff;padding: 20px;border-radius: 5px;box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}div {margin-bottom: 15px;
}label {display: block;margin-bottom: 5px;
}input {width: 100%;padding: 8px;box-sizing: border-box;
}

3. 后端设计

服务器端技术选型
  • Flask（Python）
数据库设计与选型
  • MySQL
后端代码示例

安装Flask

pip install flask

Flask服务器

# server.py
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:admin@localhost/fall_detection_db'
db = SQLAlchemy(app)class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)password = db.Column(db.String(80), nullable=False)@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():data = request.get_json()user = User.query.filter_by(username=data['username'], password=data['password']).first()if user:return jsonify({'message': 'Login successful'}), 200else:return jsonify({'message': 'Invalid credentials'}), 401if __name__ == '__main__':db.create_all()app.run(debug=True)

前后端交互

// 在React组件中添加API请求
const handleLogin = (event) => {event.preventDefault();const data = {username: event.target.username.value,password: event.target.password.value,};fetch('http://localhost:5000/login', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json',},body: JSON.stringify(data),}).then(response => response.json()).then(data => {if (data.message === 'Login successful') {alert('登录成功');} else {alert('用户名或密码错误');}});
};

三、数据准备

1. 数据集收集

通过公开数据集收集跌倒检测视频。例如，使用以下命令下载数据集：

kaggle datasets download -d some-dataset/fall-detection

2. 数据预处理

使用LabelImg工具进行标注

pip install labelImg
labelImg

转换为YOLO格式

import os
import shutildef convert_to_yolo_format(input_dir, output_dir):# 读取所有标注文件for filename in os.listdir(input_dir):if filename.endswith(".xml"):# 处理标注文件passelif filename.endswith(".jpg"):# 复制图像文件shutil.copy(os.path.join(input_dir, filename), output_dir)convert_to_yolo_format("path/to/labelimg/output", "path/to/yolo/format")

四、模型选择与训练

1. YOLO模型概述

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测模型。YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8均为其不同版本，提供不同的性能和速度。

2. 环境配置

安装CUDA和cuDNN 根据你的操作系统，下载并安装CUDA和cuDNN。

安装PyTorch

pip install torch torchvision

克隆YOLO模型仓库

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

3. 模型训练

数据集划分

import os
import shutil
from sklearn.model_selection import train_test_splitdef split_dataset(input_dir, output_dir):images = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".jpg")]train, test = train_test_split(images, test_size=0.2, random_state=42)train, val = train_test_split(train, test_size=0.1, random_state=42)os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'train'), exist_ok=True)os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'val'), exist_ok=True)os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'test'), exist_ok=True)for t in train:shutil.copy(os.path.join(input_dir, t), os.path.join(output_dir, 'train', t))for v in val:shutil.copy(os.path.join(input_dir, v), os.path.join(output_dir, 'val', v))for te in test:shutil.copy(os.path.join(input_dir, te), os.path.join(output_dir, 'test', te))split_dataset("path/to/dataset", "path/to/split/dataset")

模型参数设置与训练 在YOLO配置文件中设置模型参数，然后运行训练命令。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg path/to/yolov5.yaml --weights yolov5s.pt --name fall_detection

五、模型部署

1. 部署方式选择

选择本地部署和云端部署。例如，使用TensorFlow Serving进行云端部署。

2. 部署步骤

模型导出

import torchmodel = torch.load('path/to/your/model.pt')
model.eval()
torch.onnx.export(model, input_tensor, 'model.onnx', opset_version=11)

使用TensorFlow Serving进行部署

docker pull tensorflow/serving
docker run -p 8501:8501 --name tfserving_fall -v "$(pwd)/model:/models/fall" -e MODEL_NAME=fall -t tensorflow/serving

六、前端实现

1. UI界面开发

上传视频界面

const UploadVideo = () => {const [video, setVideo] = useState(null);const handleVideoChange = (event) => {setVideo(event.target.files[0]);};const handleSubmit = (event) => {event.preventDefault();const formData = new FormData();formData.append('video', video);fetch('http://localhost:5000/upload', {method: 'POST',body: formData,}).then(response => response.json()).then(data => {// 处理返回结果});};return (<form onSubmit={handleSubmit}><input type="file" onChange={handleVideoChange} /><button type="submit">上传</button></form>);
};ReactDOM.render(<UploadVideo />, document.getElementById('app'));

结果展示界面

const Result = ({ result }) => {return (<div><h2>检测结果</h2><video src={result.videoUrl} controls /><p>{result.message}</p></div>);
};

2. 前端与后端交互

API设计

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_video():file = request.files['video']# 保存文件并进行处理result = detect_fall(file)return jsonify(result)

检测逻辑

def detect_fall(file):# 加载模型并进行检测# 返回检测结果return {"videoUrl": "path/to/result/video", "message": "跌倒检测结果"}

七、系统测试

1. 测试环境搭建

搭建本地和云端测试环境，准备测试数据。

2. 功能测试

单元测试

def test_login():response = client.post('/login', json={'username': 'test', 'password': 'test'})assert response.status_code == 200

集成测试

def test_upload_video():with open('path/to/test/video.mp4', 'rb') as vid:response = client.post('/upload', data={'video': vid})assert response.status_code == 200

3. 性能测试

使用工具如JMeter进行性能测试，测试系统的响应时间和并发性能。

结果与声明：

以上为简单项目的思路，如果有想部署的想法，想要远程部署+源代码+数据集的可以联系作者。

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