26年WP自动化 基于YOLO模型的轻量化跌倒检测系统设计13.7-AI32.31-约25267字符-全日制.pdf

WHKJ大学本科毕业设计 I 摘 要 近年来，深度学习目标检测模型在智能监控与健康养老等领域得到广泛应用，但主流方案多依赖高性能 GPU 进行推理，存在功耗高，硬件成本大，部署灵活性不足等问题，难以在养老院，社区日间照料中心等资源受限场景中规模化推广。针对上述工程落地瓶颈，本文以 NVIDIA Jetson Nano B01 嵌入式平台为目标载体，设计并实现了一套面向跌倒检测任务的轻量化模型 YOLO-LFD(YOLO Light weight fall detection)及其端到端部署方案。 模型层面，本文以 YOLOv8 为基础框架，将其 CSPDarknet 骨干网络替换为 GhostNet以大幅压缩模...