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基于YOLO11的跌倒检测报警系统
【包含内容】 【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】完整的视频/摄像头/图片检测与报警功能
【技术栈】 ①：系统环境：Windows/MacOS/Linux通用 ②：开发环境：Python 3.8+，PyQt5 ③：技术栈：PyQt5, OpenCV, Ultralytics YOLO, PyTorch, NumPy
【功能模块】 ①：视频检测：支持加载本地视频文件进行跌倒检测，自动标记跌倒事件并发出警报 ②：摄像头检测：支持实时调用摄像头进行跌倒监测，检测到跌倒立即报警 ③：图片检测：支持对静态图片进行跌倒检测分析，可批量处理多张图片 ④：报警管理：提供声音报警、视觉提示等多种报警方式，支持自定义报警声音 ⑤：系统设置：提供丰富的配置选项，包括检测阈值、报警参数和存储设置等
【系统特点】 ① 多模式检测：支持视频、摄像头和图片三种检测方式，满足不同场景需求 ② 高精度识别：基于YOLO11深度学习模型，具有较高的跌倒检测准确率 ③ 实时报警机制：检测到跌倒事件时立即触发报警，支持声音和视觉双重提示 ④ 用户友好界面：基于PyQt5开发的美观界面，操作简单直观
【核心技术】 ① YOLO11目标检测：使用Ultralytics框架实现的YOLO v11深度学习模型 ② 实时视频处理：基于OpenCV的高效视频流处理技术 ③ 多线程检测：使用PyQt5的QThread实现多线程处理，保证界面响应流畅 ④ 智能报警系统：自适应阈值的报警触发机制，降低误报率
【应用场景】 ① 养老院监护：为老年人提供安全保障，及时发现跌倒意外并通知护工 ② 医院病房监控：监测病人活动状态，防止意外跌倒导致二次伤害 ③ 独居老人关爱：远程监控独居老人的安全状况，发现跌倒及时通知家属 ④ 公共场所安全：商场、公园等公共场所的安全监控，及时发现跌倒事件
【拓展服务】 ① 部署+150 ② 如果有数据需要+100
