当前位置：首页 > news >正文

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 2025/12/16 13:56:32

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

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。

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）

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…...

编程日记 2024/7/23 17:13:03

【策略模式在项目中的实际应用】

业务场景最最近项目中有这样的一个业务场景： 用户下单->管理员审核->配送员接单->配送中->送达–>签收->完成整个业务以这种流程的形式存在，每个流程状态的业务不一样，考虑到多种状态如果直接写一个接口肯定会嵌套太多…...

编程日记 2024/7/23 17:10:58

昇思25天学习打卡营第14天|计算机视觉

昇思25天学习打卡营第14天文章目录昇思25天学习打卡营第14天FCN图像语义分割语义分割模型简介网络特点数据处理数据预处理数据加载训练集可视化网络构建网络流程训练准备导入VGG-16部分预训练权重损失函数自定义评价指标 Metrics 模型训练模型评估模型推理总结引用打卡记录…...

编程日记 2024/7/23 17:08:54

start cmd [ 27 01 f7 01 24 38 02 b7 42 6e ee 2f 69 46 72 21 74 44 c4 22 7a 92 d8 6a de 66 61 b1 1e 2f de ee 5c 31 57 db df 01 31 2d c9 01 01 c0 FB ] set_ulpk {“jsonrpc”:“2.0”,“type”:2,“id”:0,“method”:“method”,“message”:{“VALUE”:[56,2,183,66…...

编程日记 2024/7/23 17:07:51

接口测试之测试原则、测试用例、测试流程详解

🍅 点击文末小卡片 ，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快一、接口的介绍软件测试中，常说的接口有两种：图形用户接口（GUI，人与程序的接口）、应用程序编程接口&…...

编程日记 2024/7/23 17:04:48

证书上的服务器名错误解决方法

方法 win r ，输入mmc 点击文件——>添加/删除管理单元找到证书——> 添加根据自己的存放选择存放位置点击控制台根节点——> 受信任的根证书颁发机构——>导入若还出现问题，则参考https://blog.csdn.net/mm120138687/article/details/…...

编程日记 2024/7/23 17:01:42

前端：上传2进制图片

1、let formData new FormData(); 2、添加要传的字段：formData.append("avatarfile", data); （key,value） 3、上传文件 function uploadImg() {// 1定义FormDatalet formData new FormData();// 2添加字段formData.append("…...

编程日记 2024/7/23 16:59:40

web前端 React 框架面试200题（三）

面试题 65. 在使用 React Router时，如何获取当前页面的路由或浏览器中地址栏中的地址？ 参考回答： 在当前组件的 props中，包含 location属性对象，包含当前页面路由地址信息，在 match中存储当前路由的参数等…...

编程日记 2024/7/23 16:58:40

交流负载箱：电力系统的节能利器

交流负载箱是模拟电网中实际负载的装置，它能够精确地模拟各种电器设备的耗电情况，为电力系统的节能提供了重要的工具。在电力系统中，交流负载箱的应用非常广泛，它可以用于电力系统的设计、运行和维护，以及电力设备的测…...

编程日记 2024/7/23 16:57:38

【思科】链路聚合实验配置和背景

【思科】链路聚合实验配置和背景背景链路聚合基本概念链路聚合聚合接口思科链路聚合协议01.PAgP协议02.LACP协议思科链路聚合模式LACP协议模式PAgP协议模式ON模式实验准备配置二层链路聚合LACP协议模式SW1SW2PC1PC2查看LACP聚合组建立情况查看LACP聚合端口情况查看逻辑聚合…...

编程日记 2024/7/23 16:52:32

使用 vue-element-plus-admin 框架遇到的问题记录

项目打包遇到的问题： 打包语句：pnpm run build:pro 报错信息： Error: [vite]: Rollup failed to resolve import "E:/workplace_gitee/xxx/node_modules/.pnpm/element-plus2.5.5_vue3.4.15/node_modules/element-plus/es/components…...

编程日记 2024/7/23 16:51:29

从零开始手写STL库：List

从零开始手写STL库–List部分 Github链接：miniSTL 文章目录从零开始手写STL库–List部分List是什么？List需要包含什么函数1）基础成员函数2）核心功能3)其他功能基础成员函数的编写核心功能的编写其他功能编写总结 List是什么&am…...

编程日记 2024/7/23 16:50:28

蒙特卡洛采样

目录蒙特卡洛采样的计算逻辑计算步骤：1. 定义问题2. 确定采样范围3. 生成随机样本点4. 计算函数值5. 估计期望值或积分值6. 计算误差具体示例：1. 定义问题2. 确定采样范围3. 生成随机样本点4. 计算函数值5. 估计积分值6. 计算误差总结蒙特卡洛采样是一种通过随机生成样本点来…...

编程日记 2024/7/23 16:49:27

Apache虚拟主机VirtualHost配置项详解

在Apache中，VirtualHost容器用于定义一个虚拟主机的配置，它允许在单一的物理服务器上托管多个不同的网站，每个网站可以有自己的域名、文档根目录、错误日志等。VirtualHost内的配置项非常灵活，可以包含从基本的网站信息到高级的URL重写和安全设置。以下是一些常见的Virtu…...

编程日记 2024/7/23 16:45:23

OpenAI从GPT-4V到GPT-4O，再到GPT-4OMini简介

OpenAI从GPT-4V到GPT-4O，再到GPT-4OMini简介一、引言在人工智能领域，OpenAI的GPT系列模型一直是自然语言处理的标杆。随着技术的不断进步，OpenAI推出了多个版本的GPT模型，包括视觉增强的GPT-4V（GPT-4 with Vision&…...

编程日记 2024/7/23 16:41:18

从人工巡检到智能防控：智慧油气田安全生产的新视角

一、背景需求随着科技的飞速发展，视频监控技术已成为各行各业保障安全生产、提升管理效率的重要手段。特别是在油气田这一特殊领域，由于其工作环境复杂、安全风险高，传统的监控方式已难以满足实际需求。因此，基于视频监控AI智能…...

编程日记 2024/7/23 16:39:16

【黑马java基础】Lamda, 方法引用，集合{Collection(List, Set), Map}，Stream流

文章目录 JDK8新特性：Lambda表达式认识Lambda表达式Lambda表达式的省略规则 JDK8新特性：方法引用静态方法的引用实例方法的引用特定类型方法的引用构造器的应用集合➡️Collection单列集合体系Collection的常用方法Collection的遍历方法迭代器增强for循…...

编程日记 2024/7/23 16:36:12

Stable Diffusion 使用详解（1）---- 提示词及相关参数

目录背景提示词内容提示词人物及主体特征场景环境光照画幅视角注意事项及示例标准化提示词画质等级风格与真实性具体要求背景处理光线与色彩负向提示词小结常用工具另外几个相关参数迭代步数宽度与高度提示词引导系数图片数量背景…...

编程日记 2024/7/23 16:35:11

数据结构和算法（刷题） - 无序数组排序后的最大相邻差

无序数组排序后的最大相邻差问题：一个无序的整型数组，求出该数组排序后的任意两个相邻元素的最大差值？要求时间和空间复杂度尽可能低。三种方法： 排序后计算比较简介：用任意一种时间复杂度为 O ( n log ⁡ n ) O…...

编程日记 2024/7/23 16:32:06

HOW - React 处理不紧急的更新和渲染

目录 useDeferredValueuseTransitionuseIdleCallback 在 React 中，有一些钩子函数可以帮助你处理不紧急的更新或渲染，从而优化性能和用户体验。以下是一些常用的相关钩子及其应用场景： useDeferredValue 用途：用于处理高优先级…...

编程日记 2024/7/23 16:25:59

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中，经常需要对数据进行分组聚合操作。例如，当处理包含多个物料明细的XML文件时，可能需要将相同物料号的明细归为一组，或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码，增加了开…...

编程新知 2025/12/16 3:57:44

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装（Encapsulation） 定义：将数据（属性）和操作数据的方法绑定在一起，通过访问控制符（private、protected、public）隐藏内部实现细节。示例： public …...

编程新知 2025/10/6 4:03:40

.Net框架，除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

编程新知 2025/12/12 1:01:45

HTML 列表、表格、表单

1 列表标签作用：布局内容排列整齐的区域列表分类：无序列表、有序列表、定义列表。例如： 1.1 无序列表标签：ul 嵌套 li，ul是无序列表，li是列表条目。注意事项： ul 标签里面只能包裹 li…...

编程新知 2025/12/12 12:44:29

基于Uniapp开发HarmonyOS 5.0旅游应用技术实践

一、技术选型背景 1.跨平台优势 Uniapp采用Vue.js框架，支持"一次开发，多端部署"，可同步生成HarmonyOS、iOS、Android等多平台应用。 2.鸿蒙特性融合 HarmonyOS 5.0的分布式能力与原子化服务，为旅游应用带来&#xf…...

编程新知 2025/10/3 22:08:23

智能在线客服平台：数字化时代企业连接用户的 AI 中枢

随着互联网技术的飞速发展，消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁，不仅优化了客户体验，还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用，并…...

编程新知 2025/12/14 22:40:49

跨链模式：多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式：多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈：模块化解耦设计现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展（H2Cross架构）： 适配层&#xf…...

编程新知 2025/12/13 5:40:35

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

编程新知 2025/10/3 17:30:30

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则一般企业的简历筛选流程：首先由HR先筛选一部分简历后，在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历例如：Boss直聘（招聘方平台） 直接按照条件进行筛选例如&#xff1a…...

编程新知 2025/12/5 2:47:36

以光量子为例，详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学（silicon photonics）的光波导（optical waveguide）芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中，光既是波又是粒子。光子本…...

编程新知 2025/12/13 17:01:29

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：

相关文章：