视频帧提取：将视频流切分为连续的帧 关键点提取：使用姿态估计模型（如 YOLOv8）提取每一帧中的人体关键点 时间序列数据构建：将每一帧的关键点位置（如肩膀、膝盖、头部等）作为特征，形成一个时间序

视频帧提取：将视频流切分为连续的帧。 关键点提取：使用姿态估计模型（如 YOLOv8）提取每一帧中的人体关键点。 时间序列数据构建：将每一帧的关键点位置（如肩膀、膝盖、头部等）作为特征，形成一个时间序列。 LSTM 模型训练：使用 LSTM 模型来学习摔倒的时序模式。 摔倒判定：通过训练好的 LSTM 模型，实时分析时间序列，判断摔倒事件。

人体关键点提取：通过姿态估计模型（如 YOLOv8、OpenPose）提取人体的关键点 运动轨迹计算：跟踪每个关键点在连续帧中的运动轨迹 轨迹预测：使用时间序列预测模型（如卡尔曼滤波、LSTM 等

人体关键点提取：通过姿态估计模型（如 YOLOv8、OpenPose）提取人体的关键点。 运动轨迹计算：跟踪每个关键点在连续帧中的运动轨迹。 轨迹预测：使用时间序列预测模型（如卡尔曼滤波、LSTM 等）预测人体运动的轨迹。 摔倒判定：摔倒时，人体的轨迹与预测轨迹的偏差会突然增大，超出设定阈值时认为摔倒

视频帧提取：将视频流切分为单独的帧 动作识别模型：使用深度学习模型（如 I3D 或 SlowFast）对每一帧进行动作识别，预测当前帧的动作类别 摔倒判定：当模型检测到摔倒动作时，判定为摔倒

视频帧提取：将视频流切分为单独的帧。 动作识别模型：使用深度学习模型（如 I3D 或 SlowFast）对每一帧进行动作识别，预测当前帧的动作类别。 摔倒判定：当模型检测到摔倒动作时，判定为摔倒。

骨架提取：使用人体姿态估计（如 OpenPose 或 YOLOv8）提取人体的骨架 骨架分割：将人体从背景中分离出来，获取骨架的二维或三维信息 摔倒判定：根据骨架的形态变化，特别是上半身与下半身之

骨架提取：使用人体姿态估计（如 OpenPose 或 YOLOv8）提取人体的骨架。 骨架分割：将人体从背景中分离出来，获取骨架的二维或三维信息。 摔倒判定：根据骨架的形态变化，特别是上半身与下半身之间的变化，判断是否发生摔倒。

姿态估计： 使用MediaPipe的Pose模型提取人体的33个关键点 关键点包括头、肩、肘、腕、髋、膝、踝等 摔倒检测逻辑： 通过计算身体中心点的位置（肩部和髋部的平均值）来判断是否摔倒

姿态估计： 使用MediaPipe的Pose模型提取人体的33个关键点。 关键点包括头、肩、肘、腕、髋、膝、踝等。 摔倒检测逻辑： 通过计算身体中心点的位置（肩部和髋部的平均值）来判断是否摔倒。 如果身体中心点低于视频帧高度的70%，则判断为摔倒。 可扩展性： 可以结合时间序列分析（如LSTM）来检测连续的摔倒动作。 可以引入更多的特征（如速度、加速度）来提高检测精度。

特征提取：通过深度学习或计算机视觉技术从视频帧中提取特征（例如，关键点的相对位置、角度、速度等） 训练机器学习模型：使用标注好的摔倒数据训练机器学习分类器（如支持向量机、随机森林等） 摔倒判定：通

特征提取：通过深度学习或计算机视觉技术从视频帧中提取特征（例如，关键点的相对位置、角度、速度等）。 训练机器学习模型：使用标注好的摔倒数据训练机器学习分类器（如支持向量机、随机森林等）。 摔倒判定：通过训练好的模型对实时视频进行摔倒分类。

视频分析：通过计算机视觉技术（如人体姿势估计）分析视频中的人体运动 音频分析：通过音频信号处理技术提取摔倒时产生的声音特征（如冲击声、物体跌落声等） 联合分析：将视觉信息和音频信号进行联合分析，判

视频分析：通过计算机视觉技术（如人体姿势估计）分析视频中的人体运动。 音频分析：通过音频信号处理技术提取摔倒时产生的声音特征（如冲击声、物体跌落声等）。 联合分析：将视觉信息和音频信号进行联合分析，判断摔倒事件。

传感器数据采集：获取来自加速度计、陀螺仪、压力传感器等设备的数据 数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，综合分析 摔倒判定：通过分析传感器数据的急剧变化，判断是否发生摔倒

传感器数据采集：获取来自加速度计、陀螺仪、压力传感器等设备的数据。 数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，综合分析。 摔倒判定：通过分析传感器数据的急剧变化，判断是否发生摔倒。

视频采集：从摄像头或视频文件中读取视频流 人体检测：使用预训练的人体检测模型（如YOLO、OpenPose等）来检测视频帧中的人体 姿态估计：通过姿态估计算法（如OpenPose）来获取人体的

视频采集：从摄像头或视频文件中读取视频流。 人体检测：使用预训练的人体检测模型（如YOLO、OpenPose等）来检测视频帧中的人体。 姿态估计：通过姿态估计算法（如OpenPose）来获取人体的关键点（如头、肩、肘、膝等）。 动作分析：分析关键点的位置和运动轨迹，判断是否发生摔倒。 摔倒判断：根据姿态和动作分析结果，判断是否发生摔倒事件。 报警：触发报警或通知。

深度信息获取：通过深度摄像头（如 Kinect、Intel RealSense 等）获取每一帧的深度图 深度图处理：将深度图与 RGB 图像结合，提取人体的三维坐标 摔倒判定：摔倒时，人体的高度（

深度信息获取：通过深度摄像头（如 Kinect、Intel RealSense 等）获取每一帧的深度图。 深度图处理：将深度图与 RGB 图像结合，提取人体的三维坐标。 摔倒判定：摔倒时，人体的高度（z轴坐标）会发生剧烈变化，通过分析 z 坐标的变化来判断摔倒。