源代码链接：基于YOLOv8的医院病人跌倒检测系统的设计与开发
近年来，医院患者出现跌倒这类不良事件的频繁发生，病人跌倒事件的检测对于医院的医疗管理至关重要，但传统人工检测技术有很大局限，如信息滞后、耗时费力等问题。为解决该问题，本文探索了使用基于YOLOv8目标检测模型算法解决上述问题，旨在提高复杂场景下的跌倒检测的真实性和可靠性，使得在医院安全管理和患者护理等领域具有广泛的应用。本文的研究内容和创新点如下:
1.针对跌倒检测准确率问题，提出基于YOLOv8目标检测模型算法的方法，用于实现对患者跌倒行为的识别。该方法通过对患者行为的分析，对跌倒进行预测。实验表明，该模型能有效提高跌倒检测的准确率。
2.针对模型训练问题，提出基于自定义的跌倒检测数据集的方法，用于评估YOLOv8模型在实际应用中的性能。该数据集包含了多种跌倒场景和环境信息，能够更好地模拟实际应用中的跌倒检测任务。实验结果表明，基于自定义数据集的YOLOv8模型能够取得较好的检测效果和泛化能力。
3.针对检测效率问题，提出基于YOLOv8n和YOLOv8m模型的对比实验，用于比较两种模型在跌倒检测任务中的性能。实验结果表明，在本实验训练中YOLOv8n模型在检测效率和准确性方面优于YOLOv8m模型，并且能够更好地适应复杂场景下的跌倒检测任务。
Ultralytics的核心是其对YOLO（You Only Look Once）对象检测算法的实现，YOLO已成为最广泛使用和影响深远的实时对象检测深度学习模型之一[2]。Ultralytics团队不断改进和优化YOLO架构，陆续推出了性能日益提升的版本，如YOLOv8和YOLOv9。Ultralytics的一大优势在于注重实用性和部署便利性。该框架设计了简单直观的API，使开发者能够快速将其功能集成到自己的项目中。Ultralytics还提供了大量预训练模型，开发者可以直接使用或进行fine-tuning，大大节省了模型开发和训练的时间和精力。
对于这一问题，采取进一步的数据清洗和筛选措施，通过仔细审查每一张图片，剔除那些与跌倒场景完全无关的样本。其次，使用LabelImg工具对数据集进行人工标注，在图像上绘制矩形框，并为其指定类别标签，生成PASCAL VOC或YOLO格式的标注文件，为后续的目标检测、分类等任务提供所需的训练数据，如图所示，存储关于图像中对象的标注信息，包含类别ID、中心X坐标、中心Y坐标、边界框宽度和边界框高度，进一步确保数据的质量和准确性。
将预处理后的数据集，采用80%作为训练数据，20%作为验证数据将数据集分开。
系统功能结构图
登录注册模块界面如图所示：
医院病人跌倒检测核心界面：
