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：
- 实时监控面板：显示摄像头画面和检测框
- 数据统计看板：使用ECharts展示跌倒事件时空分布
- 历史记录查询：支持按时间范围筛选
- 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：
- 开发环境：Python 3.8 + PyTorch 1.12 + CUDA 11.6
- 生产环境：Docker容器化部署，Nginx负载均衡
- 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
- 多摄像头管理：支持最大16路视频流同时分析
- 跌倒原因分析：结合场景物体检测判断潜在危险因素
- 移动端适配：开发微信小程序实现远程监控
- 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
5G.okacbd182.asia/PoSt/1123_090481.HtM
5G.okacbd183.asia/PoSt/1123_692400.HtM
5G.okacbd184.asia/PoSt/1123_809668.HtM
5G.okacbd185.asia/PoSt/1123_677206.HtM
5G.okacbd186.asia/PoSt/1123_090659.HtM
5G.okacbd187.asia/PoSt/1123_568972.HtM
5G.okacbd188.asia/PoSt/1123_970029.HtM
5G.okacbd190.asia/PoSt/1123_268265.HtM
5G.okacbd191.asia/PoSt/1123_331189.HtM
5G.okacbd192.asia/PoSt/1123_009566.HtM
5G.okacbd182.asia/PoSt/1123_899493.HtM
5G.okacbd183.asia/PoSt/1123_855373.HtM
5G.okacbd184.asia/PoSt/1123_632990.HtM
5G.okacbd185.asia/PoSt/1123_822860.HtM
5G.okacbd186.asia/PoSt/1123_924995.HtM
5G.okacbd187.asia/PoSt/1123_344440.HtM
5G.okacbd188.asia/PoSt/1123_760755.HtM
5G.okacbd190.asia/PoSt/1123_489490.HtM
5G.okacbd191.asia/PoSt/1123_269202.HtM
5G.okacbd192.asia/PoSt/1123_827940.HtM
5G.okacbd182.asia/PoSt/1123_123839.HtM
5G.okacbd183.asia/PoSt/1123_003559.HtM
5G.okacbd184.asia/PoSt/1123_553403.HtM
5G.okacbd185.asia/PoSt/1123_514729.HtM
5G.okacbd186.asia/PoSt/1123_873071.HtM
5G.okacbd187.asia/PoSt/1123_713240.HtM
5G.okacbd188.asia/PoSt/1123_606003.HtM
5G.okacbd190.asia/PoSt/1123_275252.HtM
5G.okacbd191.asia/PoSt/1123_290813.HtM
5G.okacbd192.asia/PoSt/1123_359020.HtM
5G.okacbd182.asia/PoSt/1123_210240.HtM
5G.okacbd183.asia/PoSt/1123_895943.HtM
5G.okacbd184.asia/PoSt/1123_401595.HtM
5G.okacbd185.asia/PoSt/1123_269656.HtM
5G.okacbd186.asia/PoSt/1123_421163.HtM
5G.okacbd187.asia/PoSt/1123_527538.HtM
5G.okacbd188.asia/PoSt/1123_638709.HtM
5G.okacbd190.asia/PoSt/1123_618589.HtM
5G.okacbd191.asia/PoSt/1123_070472.HtM
5G.okacbd192.asia/PoSt/1123_933207.HtM
5G.okacbd182.asia/PoSt/1123_932752.HtM
5G.okacbd183.asia/PoSt/1123_438394.HtM
5G.okacbd184.asia/PoSt/1123_176446.HtM
5G.okacbd185.asia/PoSt/1123_528110.HtM
5G.okacbd186.asia/PoSt/1123_066398.HtM
5G.okacbd187.asia/PoSt/1123_439555.HtM
5G.okacbd188.asia/PoSt/1123_055265.HtM
5G.okacbd190.asia/PoSt/1123_712126.HtM
5G.okacbd191.asia/PoSt/1123_682179.HtM
5G.okacbd192.asia/PoSt/1123_944615.HtM
5G.okacbd182.asia/PoSt/1123_626423.HtM
5G.okacbd183.asia/PoSt/1123_269641.HtM
5G.okacbd184.asia/PoSt/1123_901421.HtM
5G.okacbd185.asia/PoSt/1123_164032.HtM
5G.okacbd186.asia/PoSt/1123_779928.HtM
5G.okacbd187.asia/PoSt/1123_821765.HtM
5G.okacbd188.asia/PoSt/1123_727128.HtM
5G.okacbd190.asia/PoSt/1123_004679.HtM
5G.okacbd191.asia/PoSt/1123_820966.HtM
5G.okacbd192.asia/PoSt/1123_299638.HtM
5G.okacbd193.asia/PoSt/1123_687818.HtM
5G.okacbd194.asia/PoSt/1123_924231.HtM
5G.okacbd195.asia/PoSt/1123_233807.HtM
5G.okacbd196.asia/PoSt/1123_936435.HtM
5G.okacbd197.asia/PoSt/1123_516877.HtM
5G.okacbd198.asia/PoSt/1123_235363.HtM
5G.okacbd199.asia/PoSt/1123_946040.HtM
5G.okacbd200.asia/PoSt/1123_083491.HtM
5G.okacbd203.asia/PoSt/1123_047755.HtM
5G.okacbd206.asia/PoSt/1123_925139.HtM
5G.okacbd193.asia/PoSt/1123_423010.HtM
5G.okacbd194.asia/PoSt/1123_700796.HtM
5G.okacbd195.asia/PoSt/1123_839278.HtM
5G.okacbd196.asia/PoSt/1123_032056.HtM
5G.okacbd197.asia/PoSt/1123_374073.HtM
5G.okacbd198.asia/PoSt/1123_274288.HtM
5G.okacbd199.asia/PoSt/1123_818781.HtM
5G.okacbd200.asia/PoSt/1123_135859.HtM
5G.okacbd203.asia/PoSt/1123_496150.HtM
5G.okacbd206.asia/PoSt/1123_112942.HtM
