老年人跌倒检测实战：2小时搞定AI模型部署-洪萨配资

老年人跌倒检测实战：2小时搞定AI模型部署

引言

在养老院护理场景中，老人跌倒是最常见也最危险的安全隐患。传统监控系统需要专人值守，而专业的AI监控方案动辄10万元起步。其实借助现成的AI技术，普通人也能快速搭建一套智能跌倒检测系统。

本文将带你用最简单的方式部署一个基于人体姿态估计的跌倒检测模型。整个过程就像搭积木一样简单，不需要编写复杂代码，2小时内就能完成从环境搭建到实际使用的全流程。我们会使用开源的OpenPose模型，它能实时识别人体25个关键点（如头、肩、膝等位置），通过分析这些关键点的空间关系就能判断是否发生跌倒。

1. 环境准备：5分钟搞定基础配置

首先我们需要一个带GPU的云服务器来运行AI模型。推荐使用CSDN算力平台，它预装了PyTorch和CUDA环境，省去了复杂的配置过程。

注册并登录CSDN算力平台（已有账号可跳过）
选择镜像：在镜像广场搜索"PyTorch 1.13 + CUDA 11.7"基础镜像
创建实例：选择GPU型号（至少8G显存），点击"立即创建"

等待约2分钟，系统会自动完成环境配置。创建成功后点击"JupyterLab"进入开发环境。

💡 提示：如果找不到镜像，可以直接搜索"人体姿态估计"或"OpenPose"，平台有多个预置镜像可选。

2. 模型部署：30分钟搭建检测系统

我们将使用轻量化的OpenPose模型，它已经在数百万张图片上训练过，能准确识别人体关键点。

2.1 安装依赖包

在JupyterLab中新建终端，依次执行以下命令：

# 安装基础依赖 pip install opencv-python numpy matplotlib # 下载预训练模型 wget https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/raw/master/models/pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel wget https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/raw/master/models/pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt

2.2 编写检测脚本

新建Python文件fall_detection.py，粘贴以下代码：

import cv2 import numpy as np # 加载模型 net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("pose_deploy_linevec.prototxt", "pose_iter_440000.caffemodel") # 定义关键点连接关系（如左肩到左髋） POSE_PAIRS = [[1,2], [1,5], [2,3], [3,4], [5,6], [6,7]] def detect_fall(frame): # 预处理图像 blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0/255, (368, 368), (0,0,0), swapRB=False, crop=False) net.setInput(blob) output = net.forward() # 获取关键点坐标 points = [] for i in range(output.shape[1]): probMap = output[0, i, :, :] _, _, _, maxLoc = cv2.minMaxLoc(probMap) points.append(maxLoc if probMap[maxLoc[1], maxLoc[0]] > 0.1 else None) # 跌倒判断逻辑：头部低于髋部 if points[0] and points[8] and points[11]: # 0:鼻子, 8:右髋, 11:左髋 head_y = points[0][1] hip_y = (points[8][1] + points[11][1]) / 2 return head_y > hip_y # 头部低于髋部即为跌倒 return False

2.3 测试摄像头接入

继续在脚本中添加测试代码：

# 摄像头测试 cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break is_fall = detect_fall(frame) cv2.putText(frame, "FALL DETECTED!" if is_fall else "Monitoring...", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 2) cv2.imshow("Fall Detection", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

3. 参数调优：让检测更精准

模型默认参数可能不适合所有场景，我们可以调整几个关键参数：

置信度阈值（代码中的0.1）：
值越大检测越严格，但可能漏检
建议范围0.05-0.2
图像输入尺寸（368, 368）：
数值越大精度越高，但速度越慢
对近距离监控可尝试416x416
跌倒判断条件：
当前使用"头部低于髋部"的简单逻辑
可增加"膝盖弯曲角度"等条件提高准确性

4. 部署到养老院：实用技巧分享

4.1 多摄像头支持

修改代码中的cv2.VideoCapture(0)，可以： - 输入视频文件路径：cv2.VideoCapture("video.mp4")- 使用RTSP流：cv2.VideoCapture("rtsp://admin:password@ip:554/stream")

4.2 报警功能扩展

在检测到跌倒时，可以添加以下报警方式：

# 添加在detect_fall返回True的位置 import requests requests.post("https://api.example.com/alert", json={ "room": "301", "time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") })