行人跌倒yolov8人体姿态复试问题

### YOLOv8人体姿态估计与跌倒检测解决方案 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个高效的目标检测框架，其扩展功能支持多种计算机视觉任务，包括但不限于目标检测、实例分割以及姿态估计。对于人体姿态估计和跌倒检测的应用场景，可以利用 YOLOv8 的 Pose 模型来实现对人体关键点的识别并进一步分析动作状态。 #### 1. **YOLOv8 姿态估计模型** Ultralytics 官方提供了预训练的 `yolov8n-pose` 到 `yolov8x-pose` 系列模型，这些模型能够识别人体的关键点（如头部、肩膀、膝盖等），从而用于后续的动作分析[^1]。通过加载对应的姿势估计模型，可以直接获取图像或视频中的人体骨架数据。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的姿态估计模型 model = YOLO('yolov8s-pose.pt') # 对单张图片进行预测 results = model.predict(source='human.jpg', save=True, show_labels=False) for result in results: keypoints = result.keypoints.xy # 获取关键点坐标 (N, 17, 2) ``` 上述代码展示了如何加载一个小型姿态估计模型 (`yolov8s-pose`) 并运行推理过程。其中 `keypoints` 变量包含了每个人体实例的 17 个关键点位置信息[(COCO 数据集定义)](https://cocodataset.org/#format-data)[^2]。 #### 2. **跌倒检测逻辑设计** 为了实现跌倒检测的功能，在获得人体骨骼关键点之后，可以通过计算某些特定部位的高度差或者角度变化来进行判断： - 计算身体主要部分的比例关系，比如头到脚的距离是否显著缩短； - 使用肩部至臀部的角度作为辅助指标； - 设置阈值条件触发警报机制。 具体算法如下所示： ```python import math def calculate_angle(a, b, c): """Calculate angle between three points.""" ba = a - b bc = c - b cosine_angle = np.dot(ba, bc) / (np.linalg.norm(ba) * np.linalg.norm(bc)) angle = np.arccos(cosine_angle) return np.degrees(angle) def detect_fall(keypoints): """ Detect fall based on keypoint positions. Args: keypoints: List of xy coordinates for each body part. Returns: Boolean indicating whether person has fallen down or not. """ neck = keypoints[0][1].numpy() # Neck point index is typically 1 hip_left = keypoints[0][11].numpy() # Left Hip point index is usually 11 knee_right = keypoints[0][14].numpy()# Right Knee point index might be around 14 height_ratio = abs(neck[1]-knee_right[1])/(hip_left[1]+1e-5) shoulder_hip_knee_angle = calculate_angle(neck[:2], hip_left[:2], knee_right[:2]) if height_ratio < 0.3 and shoulder_hip_knee_angle<90 : return True else: return False ``` 此函数首先定义了一个通用的方法用来求解三个点之间的夹角；接着基于颈部、左侧髋关节以及右侧膝关节的位置构建了一套简单的规则判定标准——当身高比例低于某个数值并且躯干弯曲程度超过一定限度时即认为发生了摔倒事件[^3]。 需要注意的是实际应用过程中可能还需要考虑更多因素以提高准确性，例如动态跟踪连续帧中的运动轨迹等等。 --- ###