基于深度学习的智能行人跌倒监测系统详解

基于深度学习的行人跌倒检测系统（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

引言

行人跌倒检测在智能监控、老年人护理、医疗等领域有着广泛的应用。通过深度学习技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）模型，我们可以高效、准确地检测行人跌倒事件。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的行人跌倒检测系统，包括环境搭建、数据收集与处理、模型训练、系统实现以及用户界面设计，并提供实际的代码示例。

系统概述

本系统的实现步骤包括：

环境搭建
数据收集与处理
模型训练
系统实现
用户界面设计

环境搭建

首先，需要搭建一个适合深度学习开发的环境。本文使用Python 3.8或以上版本，并依赖于多个深度学习和图像处理库。

安装必要的库

使用以下命令安装所需库：

pip install numpy pandas matplotlib opencv-python torch torchvision ultralytics pyqt5

数据收集与处理

数据收集

收集包含行人跌倒事件的图像和视频数据集。可以使用公开的数据集，如URFD（University of Rzeszow Fall Detection）、FDD（Fall Detection Dataset）等，或者通过监控摄像头自行采集。确保数据集包含各种不同场景、不同光照条件下的跌倒事件图像和视频。

数据处理

将图像数据整理到指定的文件夹结构，并标注跌倒事件的位置。以下是示例的文件夹结构：

datasets/├── images/│   ├── train/│   │   ├── image1.jpg│   │   ├── image2.jpg│   ├── val/│   │   ├── image1.jpg│   │   ├── image2.jpg├── labels/├── train/│   ├── image1.txt│   ├── image2.txt├── val/├── image1.txt├── image2.txt

每个标签文件的内容如下：

class x_center y_center width height

其中，class表示类别编号（如跌倒、正常），x_center、y_center为归一化后的中心坐标，width和height为归一化后的宽度和高度。

数据增强

为了提高模型的泛化能力，可以对数据进行增强处理。常见的数据增强方法包括旋转、缩放、平移、镜像等。

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
import cv2
import os# 定义数据增强变换
transform = A.Compose([A.RandomRotate90(),A.Flip(),A.Transpose(),A.OneOf([A.IAAAdditiveGaussianNoise(),A.GaussNoise(),], p=0.2),A.OneOf([A.MotionBlur(p=0.2),A.MedianBlur(blur_limit=3, p=0.1),A.Blur(blur_limit=3, p=0.1),], p=0.2),A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.2, rotate_limit=45, p=0.2),A.OneOf([A.OpticalDistortion(p=0.3),A.GridDistortion(p=0.1),A.IAAPiecewiseAffine(p=0.3),], p=0.2),A.OneOf([A.CLAHE(clip_limit=2),A.IAASharpen(),A.IAAEmboss(),A.RandomBrightnessContrast(),], p=0.3),A.HueSaturationValue(p=0.3),ToTensorV2()
])# 处理图像
def augment_images(image_folder, output_folder):os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)for filename in os.listdir(image_folder):image_path = os.path.join(image_folder, filename)image = cv2.imread(image_path)augmented = transform(image=image)augmented_image = augmented["image"].numpy().transpose(1, 2, 0)output_path = os.path.join(output_folder, filename)cv2.imwrite(output_path, augmented_image)# 应用数据增强
augment_images('datasets/images/train', 'datasets/images/train_augmented')

模型训练

使用YOLO模型进行训练。

配置文件

创建一个配置文件config.yaml：

path: datasets
train: images/train
val: images/val
test: images/testnc: 2  # 类别数，例如跌倒和正常
names: ['fall', 'normal']  # 类别名称

训练代码

使用以下代码训练模型：

from ultralytics import YOLO# 加载模型
model = YOLO('yolov8n.pt')# 训练模型
model.train(data='config.yaml', epochs=50, imgsz=640, batch=16, lr0=0.01)

训练过程会生成模型权重文件best.pt，该文件包含了训练好的模型参数。

系统实现

训练好的模型可以用于实时行人跌倒检测。使用OpenCV读取视频流，并调用YOLO模型进行检测。

检测代码

import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载训练好的模型
model = YOLO('best.pt')# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture('fall_detection_video.mp4')while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 检测跌倒事件results = model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']# 画框和标签cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Fall Detection', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

用户界面设计

为了提高系统的易用性，我们设计了一个用户友好的界面。使用PyQt5实现用户界面，提供图像或视频播放和检测结果显示。

界面代码

以下是一个简单的PyQt5界面代码示例：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
from ultralytics import YOLOclass FallDetectionUI(QWidget):def __init__(self):super().__init__()self.initUI()self.model = YOLO('best.pt')def initUI(self):self.setWindowTitle('Fall Detection System')self.layout = QVBoxLayout()self.label = QLabel(self)self.layout.addWidget(self.label)self.button = QPushButton('Open Image or Video', self)self.button.clicked.connect(self.open_file)self.layout.addWidget(self.button)self.setLayout(self.layout)def open_file(self):options = QFileDialog.Options()file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open File", "", "All Files (*);;MP4 Files (*.mp4);;JPEG Files (*.jpg);;PNG Files (*.png)", options=options)if file_path:if file_path.endswith('.mp4'):self.detect_fall_video(file_path)else:self.detect_fall_image(file_path)def detect_fall_image(self, file_path):frame = cv2.imread(file_path)results = self.model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)height, width, channel = frame.shapebytesPerLine = 3 * widthqImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))def detect_fall_video(self, file_path):cap = cv2.VideoCapture(file_path)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakresults = self.model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)height, width, channel = frame.shapebytesPerLine = 3 * widthqImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))QApplication.processEvents()cap.release()if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)ex = FallDetectionUI()ex.show()sys.exit(app.exec_())