一、数据集介绍

1、数量：1400+张图片和对应标签

2、类别：摔倒跌倒

二、训练好的模型介绍

1、基于YOLOv8、YOLOv5训练的2个模型

2、训练轮数：200+轮

3、精确率：80%以上

三、完整系统介绍

1、检测：摔倒跌倒

2、图片检测+视频检测+摄像头检测+自由切换检测模型+自由调整CONF和IOU

3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果

4、检测结果保存至本地

5、自定义系统标题

6、自定义系统图标

7、用户登录系统

四、论文

随着人工智能技术的迅猛进步，深度学习在图像识别和处理方面取得了令人瞩目的成就，特别是在摔倒跌倒检测领域。摔倒跌倒检测作为公共安全监控和个人健康关怀中的一个关键应用，其重要性不言而喻，广泛应用于智能家居、老年护理、公共场所安全监控等方面。本文介绍了一种基于深度学习的摔倒跌倒检测系统，该系统选用了最新版本的YOLOv8算法作为核心检测模型，并采用PySide6框架开发了用户友好的图形用户界面（GUI）。YOLOv8算法凭借其在实时检测中的高效性和高准确率，在快速精确地识别摔倒事件方面展现了显著优势；而PySide6则为用户提供了一个直观且交互性良好的操作环境，使得监测和管理变得更加简便有效。通过这种结合最新算法与人性化设计的方式，该系统旨在提高对摔倒跌倒事件的响应速度和准确性，从而更好地保护人们的生命安全。

本文首先介绍了摔倒跌倒检测技术的发展历程和深度学习在该领域的应用，并对YOLO系列算法进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验，对比了YOLOv5和YOLOv8两种算法训练的检测模型，并验证了基于YOLOv8算法训练的模型的系统在不同场景下的摔倒跌倒检测性能，包括检测精度、速度和模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高检测准确率的同时，能够实现快速的检测速度，满足实时摔倒跌倒检测的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时摔倒跌倒检测提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在公共安全领域的应用提供了新的视角。

源码已经过本人亲自测试，可完美运行