基于YOLOv8的人体跌倒识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程，源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。
在这个项目中，利用YOLOv8的目标检测能力，结合深度学习的算法，通过预训练的模型对跌倒行为进行检测。系统支持从图片、视频、摄像头等多种输入源进行实时检测。使用PyQt5构建了图形界面，用户可以方便地上传图片、选择文件夹批量处理或直接使用摄像头进行实时监控。
- 实时检测演示：
- 用户可以直接在界面中选择摄像头进行实时视频监控。
- 当检测到跌倒行为时，模型会标出跌倒的位置，并且做出报警提示。
- 支持多种输入方式（图片、视频文件夹批量处理）。
- 批量处理：
- 通过选择文件夹，系统能够自动处理文件夹中的图片文件，生成每张图片的检测结果。
- 处理后的结果可以保存在本地，以便后续查看。
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 XX检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的人体跌倒识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的跌倒识别系统，源码打包在文末。
核心功能
- YOLOv8目标检测模型： 基于YOLOv8模型进行人体姿态识别，特别针对跌倒行为的检测，具有高精度和实时性。
- PyQt5图形界面： 设计简洁的界面，让用户能够轻松上传图片或视频，并快速看到检测结果。
- 多种输入方式： 支持图片、视频、文件夹以及摄像头实时监控等多种输入形式。
- 报警系统： 当检测到跌倒行为时，系统会发出报警提示，帮助用户及时响应。
前言
随着老龄化社会的到来，跌倒检测已经成为老年人健康监测系统中一个至关重要的功能。跌倒不仅可能导致严重的伤害，还可能引发一系列健康问题。因此，如何利用深度学习和计算机视觉技术进行快速准确的跌倒检测，成为了当前研究和开发的热点。
YOLO（You Only Look Once）作为当前最为先进的目标检测算法之一，在实时性和精度方面有着出色的表现。在本项目中，我们采用了YOLOv8模型进行跌倒检测，并结合PyQt5图形界面工具，开发了一个开箱即用的系统。即便你是深度学习的新手，也可以通过我们的详细教程和源码轻松搭建属于自己的跌倒检测系统。
一、软件核心功能介绍及效果演示
YOLOv8是YOLO系列中最新的版本，具有更强大的目标检测能力和更高的精度。在本项目中，我们利用YOLOv8模型训练了人体跌倒检测模型，通过大量标注数据训练，确保系统能够准确识别各种跌倒场景。
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
（1）单图片检测演示
用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：
（2）多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。
（3）视频检测演示
支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
（4）摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。
（5）保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括（可自定义）：
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
4.2 完整源码
至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV16shBzBEQm/
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目基于 YOLOv8 模型和 PyQt5 图形界面工具，构建了一个 人体跌倒识别系统，旨在通过计算机视觉技术监测老年人等群体的跌倒行为。项目提供了完整的 源码、数据集、训练流程、以及开箱即用的检测程序，确保用户能够快速搭建并部署自己的跌倒识别系统。
主要特点：
- YOLOv8目标检测： 高精度、实时性强，能够有效识别跌倒行为。
- 多种输入方式： 支持图片、视频、文件夹批量处理以及摄像头实时监控等多种输入源。
- PyQt5图形界面： 提供便捷的界面操作，用户无需复杂配置即可完成检测任务。
- 报警系统： 自动触发声音和界面报警，及时响应跌倒事件。
- 详细教程： 提供完整的源码与训练流程，支持用户快速部署与定制。
该系统的实现不仅提高了跌倒监测的效率，还通过用户友好的界面和部署指南降低了技术门槛，适用于老龄化社会的健康监测需求。
