yolo8行人跌倒检测系统

前言

随着科技的不断进步，人工智能和深度学习技术已广泛应用于各行各业，尤其是在人身安全检测方面。传统的跌倒检测方法依赖于人工观察，但这种方法不仅耗时耗力，而且容易因人为因素导致误判或漏判。因此，开发一种能够自动、准确、快速地检测行人跌倒行为系统显得尤为重要。

YOLOv8作为先进的（SOTA）模型，具备在大型数据集上进行训练的能力，并能在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。它建立在先前YOLO系列模型的成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。这使得YOLOv8成为开发行人跌倒检测系统的理想选择。

基于YOLOv8的跌倒检测系统具有重要的背景和意义。首先，基于YOLOv8的行人跌倒检测系统利用深度学习算法，可以实现对行人跌倒行为的自动化识别和检测。这种系统不仅提高了跌倒检测的准确性，还减少了对人力资源的依赖，使得跌倒事件能够被及时发现并采取相应的救助措施。其次，行人跌倒检测在老年人护理和安防监控中具有特别重要的意义。老年人由于身体机能下降，跌倒的风险较高，而跌倒往往可能导致严重的后果。通过安装基于YOLOv8的跌倒检测系统，可以实时监测老年人的活动情况，一旦发现跌倒事件，就能迅速采取救援措施，避免不必要的伤害。此外，在安防监控方面，行人跌倒检测系统也发挥了重要作用。在公共场所如商场、地铁站等，安装跌倒检测系统可以帮助监控人员及时发现异常情况，从而防止潜在的安全隐患。最后，YOLOv8模型具有实时性能高、检测准确度高、多尺度预测以及自适应锚框等优点，使得基于该模型的行人跌倒检测系统能够在各种硬件平台上运行，并且能够在各种复杂环境中保持较高的检测性能。

综上所述，基于YOLOv8的行人跌倒检测系统具有重要的研究意义和应用价值，不仅可以提高跌倒检测的准确性和效率，还可以保护人们的生命财产安全，推动人工智能技术在安全领域的应用。

数据集 

使用的跌倒行为图片数据集为自制数据集。数据集制作的具体步骤是，在网上爬取了7630张行人跌倒图片。然后使用labeling标注图片，将图片分为了三类：分为两类：stand person；fall down。数据集格式保存为YOLO格式，并按80%、20%的比例划分为训练集和验证集。数据集样张如图3.1所示。转化为txt格式如图3.2所示。

图3.1 数据集样张

图3.2 txt格式样张

 YOLO8网络

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。因此，YOLO发展到如今的版本，已经不单单是目标检测的代名词，就像官方所解释的那样，YOLOv8 更应该更名为Ultralytics 。目前YOLO8算法框架（ultralytics库）全面支持图像分类、目标检测和实例分割、人体关键点检测等任务。在目标跟踪方面，YOLO8算法库内置了多目标跟踪领域的SOTA算法（Byte-tracker和Bot-tracker）。在实例分割方面，支持与SAM、Fast-SAM无缝集成.....未来，我们也期待着ultralytics库能够扩充更多的CV领域的SOTA算法。

与之前的YOLO版本相比，YOLOv8在以下几个方面有所不同：

骨干网络：YOLOv8采用了全新的骨干网络，以提高模型的性能和准确性。YOLOv8的骨干网络是Darknet-53。Darknet-53是一个深度卷积神经网络模型，它由53个卷积层和池化层组成,用于提取图像特征。其实Darknet-53在YOLOv3网络中就已经被广泛使用，并在YOLOv4和YOLOv5中也得到了应用。它具有较强的特征提取能力，能够在目标检测任务中提供较好的性能。

检测头：YOLOv8采用了Anchor-Free的检测头，这意味着它不再需要预先定义一组固定的先验框来检测目标，而是可以直接从原始图像中预测目标的边界框，这有助于提高模型的灵活性和准确性。

损失函数：YOLOv8采用了新的损失函数，以更好地优化模型的训练过程，进一步提高模型的性能。YOLOv8的损失函数由多个部分组成，包括分类损失(VFL Loss)、回归损失为CIOU Loss+DFL的形式。

图4-14 yolov8网络结构

模型训练

将标注好的数据集划分为训练集和验证集后，开始对我们搭建的网络进行训练。一般为了缩短网络的训练时间，并达到更好的精度，我们一般加载预训练权重进行网络的训练。而yolov8给我们提供了几个预训练权重，我们可以对应我们不同的需求选择不同的版本的预训练权重。预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。本次训练自己的数据集用的预训练权重为yolov8n.pt。其中主要的代码如下：

from ultralytics import YOLO
if __name__=='__main__':
    model=YOLO('yolov8n.pt')
    model.train(data='./data.yaml',imgsz=(640,640),workers=1,batch=16,epochs=250)

训练设置的超参数如下：

键

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