目錄

關于摔倒檢測

摔倒檢測核心邏輯

摔倒檢測：聯合多種邏輯判斷

原理詳細解釋

1. 導入必要的庫

2. 定義函數和關鍵點連接關系

3. 篩選有效關鍵點并計算邊界框

4. 計算人體上下半身中心點和角度

5. 繪制關鍵點和連接線

6. 繪制角度標注和檢測跌倒

7. 返回處理后的圖像幀

完整代碼演示：

作者簡介：

        高科，2014年CSDN博客之星TOP10;資深游戲服務器架構師;曾在IBM的Platform Computing，淘米網，網易搬磚;開發團隊上線了多個國內外爆款游戲+人工智能相關的邊緣計算軟硬件產品;歡迎探討咨詢服務器架構設計，游戲運營，人工智能等領域的問題。

（謝謝你的關注） 

===================================================================== 

關于摔倒檢測

        摔倒檢測在老年人健康監測、醫療救援、運動安全等領域具有重要意義和廣闊前景。

        摔倒是老年人、兒童、運動員等人群常見的意外事件，可能導致嚴重的傷害和后果。通過摔倒檢測技術可以及時發現摔倒事件并采取緊急救援措施，減少傷害風險，提高生活質量。

        在老年人健康監測方面，摔倒檢測技術可以幫助遠程監護系統及時發現老年人發生摔倒，預警家屬或醫護人員，減少緊急事件發生時的響應時間。在醫療救援領域，摔倒檢測可以輔助醫務人員及時發現病人摔倒情況，提高救援效率。在運動領域，摔倒檢測技術可以幫助運動員在訓練和比賽過程中避免受傷。

        算法檢測摔倒事件通常基于傳感器數據和機器學習算法。通過加速度計、陀螺儀等傳感器采集人體動作數據，結合機器學習算法對摔倒動作進行識別和判斷。常用的算法包括支持向量機、神經網絡、決策樹等。這些算法可以根據人體動作數據的特征對摔倒事件進行自動檢測和識別，實現快速反應和準確預警。

       那么這篇文章我將使用yolo聯合多種邏輯判斷摔倒。

摔倒檢測原理

        在這里我們使用特定的摔倒檢測算法來判斷是否發生了摔倒事件。

摔倒檢測：聯合多種邏輯判斷

借助yolo庫：

跌倒檢測利用YOLO算法的原理，首先通過訓練模型來識別人體的關鍵部位，如頭部、肩部、腰部和腳部等。然后，通過對攝像頭捕獲的實時圖片or視頻進行分析，YOLO算法可以識別人體的位置，姿勢和動作，并判斷是否發生了跌倒。

 

借助opencv 庫：

主要是通過框出人，以及跌倒的相關動作區域之類的信息

原理詳細解釋

1. 導入必要的庫

import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
import math

• cv2：OpenCV庫，用于圖像處理和繪制圖形。
• numpy：用于數值計算和數組操作。
• YOLO：來自 ultralytics 庫，用于目標檢測和姿態估計。
• math：用于數學計算，如三角函數計算。