智能跌倒检测系统：YOLOv8+Flask实战

系统架构设计

基于YOLOv8+Flask+LayUI的行人跌倒检测系统采用三层架构设计。前端使用LayUI构建响应式界面，后端采用Flask框架实现业务逻辑，算法层基于YOLOv8目标检测模型。系统支持实时视频流分析和历史数据回溯功能。

核心模块包括视频流处理模块、行为分析模块、报警模块和数据可视化模块。视频流处理模块通过OpenCV实现帧提取和预处理，行为分析模块加载YOLOv8模型进行姿态估计和跌倒判断。

关键技术实现

YOLOv8模型训练 使用COCO预训练权重进行迁移学习，针对跌倒检测任务调整网络结构。关键参数设置：输入分辨率640×640，学习率0.01，batch size 32，epochs 100。损失函数采用CIoU Loss，优化器使用SGD。

数据增强策略包括Mosaic增强、随机旋转（±10°）和HSV色彩空间扰动。模型评估指标达到：********** 92.3%，召回率89.7%，FPS在RTX 3060上达到45帧/秒。

# 模型训练示例代码
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练模型
results = model.train(
    data='fall_dataset.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=32,
    optimizer='SGD'
)

Flask后端开发

创建RESTful API接口处理前后端交互。主要路由包括：

• /api/detect 接收视频帧并返回检测结果
• /api/history 查询历史检测记录
• /api/alert 处理跌倒报警通知

使用Flask-SocketIO实现实时视频流传输，图像数据通过Base64编码传输。数据库采用SQLite存储检测记录，包含时间戳、位置坐标和置信度等信息。

# Flask核心路由示例
from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import base64

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/detect', methods=['POST'])
def detect():
    img_data = request.json['image'].split(',')[1]
    nparr = np.frombuffer(base64.b64decode(img_data), np.uint8)
    img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 调用YOLOv8模型处理
    results = model(img)
    return jsonify(results.tojson())

LayUI前端实现

构建响应式管理界面，主要功能模块：

1. 实时监控面板：显示摄像头画面和检测框
2. 数据统计看板：使用ECharts展示跌倒事件时空分布
3. 历史记录查询：支持按时间范围筛选
4. 系统配置页面：调整检测敏感度和报警方式

关键前端技术：

• 使用LayUI的table模块实现分页查询
• 通过WebSocket接收实时检测结果
• 利用Layer组件实现弹窗报警

// 实时视频显示示例
const socket = io();
const videoCanvas = document.getElementById('videoCanvas');
socket.on('detect_result', function(data) {
    const ctx = videoCanvas.getContext('2d');
    const img = new Image();
    img.onload = function() {
        ctx.drawImage(img, 0, 0);
        // 绘制检测框
        data.boxes.forEach(box => {
            ctx.strokeStyle = '#FF0000';
            ctx.lineWidth = 2;
            ctx.strokeRect(box.x, box.y, box.w, box.h);
        });
    };
    img.src =;base64,' + data.frame;
});

数据集构建方案

自制跌倒检测数据集包含10,000+标注样本，涵盖多种场景：

• 室内环境：家庭、养老院、医院
• 室外环境：街道、公园
• 不同年龄段：青年、中年、老年
• 多种跌倒姿势：前倾、后仰、侧倒

标注规范采用YOLO格式，每个样本包含：

• 人体边界框（class 0）
• 关键点信息（17个COCO格式关键点）
• 跌倒状态标签（1表示跌倒）

数据增强方法：

• 随机光照调整（±30%）
• 高斯噪声（σ=0.1）
• 运动模糊（核大小15×15）

部署与优化

性能优化措施：

• 使用TensorRT加速YOLOv8模型，推理速度提升40%
• 实现多线程处理，视频流解码与模型推理并行
• 前端采用WebWorker处理大量检测数据

部署方案：

1. 开发环境：Python 3.8 + PyTorch 1.12 + CUDA 11.6
2. 生产环境：Docker容器化部署，Nginx负载均衡
3. 硬件要求：NVIDIA GPU（≥4GB显存），内存≥8GB

系统支持多种部署方式：

• 本地服务器部署
• 云服务部署（AWS/Azure）
• 边缘设备部署（Jetson系列）

扩展功能

1. 多摄像头管理：支持最大16路视频流同时分析
2. 跌倒原因分析：结合场景物体检测判断潜在危险因素
3. 移动端适配：开发微信小程序实现远程监控
4. 隐私保护：实现人脸自动模糊化处理

系统源码采用模块化设计，包含完整文档：

• docs/ 接口文档和开发指南
• weights/ 预训练模型文件
• dataset/ 示例数据集
• web/ 前端工程目录
• server/ 后端服务代码

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