摘要
随着人口老龄化加剧和智能安防需求增长，跌倒检测系统已成为计算机视觉领域的重要研究方向。本文详细介绍了基于深度学习YOLO系列模型的跌倒检测系统，涵盖YOLOv5/v6/v7/v8/v10等多个版本的技术演进、数据集构建、模型训练及可视化界面实现。通过对比不同YOLO版本在跌倒检测任务上的表现，提供了完整的解决方案和代码实现，帮助研究者和开发者快速构建高效的跌倒检测系统。
1. 引言
1.1 研究背景与意义
跌倒，特别是老年人的跌倒，已成为全球性的公共卫生问题。根据世界卫生组织统计，跌倒是全球意外伤害死亡的第二大原因，而65岁以上老年人中，每年约有30%会发生跌倒。传统的跌倒检测方法主要依赖可穿戴设备，但这些设备存在佩戴不便、误报率高的问题。基于计算机视觉的跌倒检测系统则提供了非接触式、实时监测的解决方案，具有广阔的应用前景。
1.2 YOLO模型发展概述
YOLO（You Only Look Once）系列模型是目标检测领域的重要里程碑。从2015年YOLOv1提出至今，YOLO系列经历了多次重大改进：
YOLOv1-v3：奠定了YOLO系列的基本架构
YOLOv4：引入了大量优化技巧
YOLOv5：首次采用PyTorch实现，极大地简化了使用
YOLOv6/v7：在精度和速度之间寻求更好的平衡
YOLOv8
 validation-api、hibernate-validator 的数据校验扩展)
