YOLOv5优化算法在老年人跌倒监测中的应用  

作　　者：王选泽 姜文婧 闫成宇 杨轶雯 陈丹丹 

机构地区：[1]南通理工学院,江苏南通226001

出　　处：《中国新技术新产品》2024年第22期146-148,共3页New Technology & New Products of China

基　　金：江苏省南通理工学院大学生创新创业训练计划项目“安心卫士——老人防跌智能报警系统”(项目编号:202412056072T)。

摘　　要：本文设计并实现了一套基于优化后的YOLOv5算法的老年人跌倒行为检测与监测系统。采用深度学习技术和实时视频流处理,系统能够高效、准确地监测和识别老年人的跌倒行为,以提升其安全保障水平。优化后的算法在保持高检测率(97.08%)的同时,显著降低了错误检测率(仅为0.8%),并表现出优异的区分能力,有效减少了误报。该系统的设计不仅在试验中取得了显著成果,还在老年人健康管理中具有潜在应用价值。

关 键 词：老年人跌倒检测 YOLOv5算法优化 深度学习 实时视频处理 安全监测系统 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]