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6. 安防摄像头跌倒检测：老人看护、异常姿态和远程提醒

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径
课程导入学习目标
02
跌倒检测背景与需求
老龄化社会背景 · 老人跌倒风险数据 · 安防摄像头在养老场景中的价值
跌倒检测背景需求
03
安防摄像头基础
摄像头类型（IPC · 半球 · 枪机）
安防摄像头基础IPC
04
跌倒检测技术概览
传统计算机视觉方法（背景建模 · 光流）与深度学习方法（CNN · LSTM
跌倒检测技术概览传统计算机视觉方…
05
人体姿态估计基础
关键点检测（OpenPose · MediaPipe · HRNet）
人体姿态估计基础OpenPose
06
跌倒行为定义与分类
跌倒的典型姿态（倒地 · 蜷缩 · 静止）
跌倒行为定义分类
07
数据集与标注
公开跌倒数据集（UR Fall De… · Le2i · MultiCam）介绍
数据集标注
08
数据预处理
图像缩放 · 归一化 · 帧差法
数据预处理图像缩放
09
基于关键点的跌倒检测方法
利用骨架关键点计算重心 · 速度 · 角度等特征
基于关键点的跌倒…利用骨架关键点计…
10
基于时序模型的跌倒检测
LSTM · GRU · TCN对连续帧序列建模
基于时序模型的跌…LSTM
11
基于CNN的跌倒检测
使用2D/3D CNN直接对视频帧或… · 常用网络结构（ResNet · C3D）
CNN基于
12
基于Transformer的跌倒检测
Video Swin Transfo… · TimeSformer等模型在跌倒检…
Transformer基于
13
异常姿态识别
除跌倒外 · 检测长时间躺卧 · 静止不动
异常姿态识别除跌倒外
14
多摄像头融合
多视角覆盖 · 跨摄像头跟踪 · 融合策略（特征级
多摄像头融合多视角覆盖
15
边缘计算与实时性
在摄像头端或边缘设备（Jetson · 树莓派）部署轻量模型 · 降低延迟
边缘计算实时性
16
模型训练与优化
损失函数选择（交叉熵 · Focal Loss） · 优化器
模型训练优化
17
模型评估指标
准确率 · 召回率 · 精确率
模型评估指标准确率
18
跌倒检测系统架构
摄像头采集 · 视频流传输（RTSP） · 后端推理
跌倒检测系统架构摄像头采集
19
远程提醒机制
短信 · APP推送 · 电话告警
远程提醒机制短信
20
隐私与伦理
老人隐私保护 · 数据加密 · 本地化处理
隐私伦理
21
实战项目一
基于MediaPipe和LSTM的跌…
实战项目一MediaPipe
22
实战项目二
使用YOLOv8姿态估计模型进行跌倒… · 推理与部署
实战项目二YOLOv8
23
实战项目三
基于OpenCV和背景减除的简单跌倒…
实战项目三OpenCV
24
实战项目四
构建远程提醒系统——使用MQTT/H… · 并集成语音电话提醒
实战项目四MQTT/H
25
案例解析
某养老院部署跌倒检测系统的实际案例 · 包括环境布置 · 模型调优
案例解析某养老院部署跌倒…
26
常见问题与调试
光线变化 · 遮挡 · 宠物干扰
常见问题调试
27
系统性能优化
模型量化 · 剪枝 · TensorRT加速
系统性能优化模型量化
28
测试与部署
在真实环境中测试 · A/B测试 · 灰度发布
测试部署
29
综合项目
从零搭建一个完整的老人跌倒检测与远程… · 涵盖硬件选型 · 软件设计
综合项目从零搭建一个完整…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 常见误区 · 未来趋势（毫米波雷达
课程总结进阶方向