real-time-person-elderly-fall-detection-system
基于摄像头视频实时检测跌倒的计算机视觉系统，面向老人看护。力求减少坐下、睡觉造成的误报，并应对被家具遮挡的情况。
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概述
这是一个通过摄像头视频实时检测跌倒的计算机视觉系统，面向老人看护场景。它被设计为在人体被桌子、床、沙发等家具部分遮挡时仍能工作，并避免把坐下、系鞋带、在床上睡觉等日常动作误判为跌倒。系统使用轻量的姿态估计模型，在普通 CPU 上即可运行。
主要特点
- 检测快速下降或姿态突然崩塌并触发警报
- 区分在床上休息或睡觉与跌倒
- 包含家具区域跟踪在内的四层遮挡应对措施
- 模型约 6.5 MB，可在普通 CPU 上运行
- 交互式启动器可自动查找视频并支持拖放
适用场景
适合研究视频跌倒检测的开发者和学生，尤其是家具遮挡视线的场景。README 没有提到临床或生产环境的验证，请当作研究项目使用。
- 上游仓库
- AwaisShah75/Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System
- GitHub 上的 fork
- Guo-astro/real-time-person-elderly-fall-detection-system
- 上游 Star 数
- 273
- 分类
- 金融、数据与研究
- 编程语言
- Python
- 许可证
- 未声明许可证没有许可证时，作者保留所有权利。复用代码前请先询问上游作者。
- Fork 时间
- 2026-08-16
- 同步状态
- 已同步上次同步 2026-10-16
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