随着老龄化社会的到来，老年人跌倒事故频发，给家庭和社会带来巨大负担，因此研究有效的跌倒检测系统显得尤为重要。
本文旨在设计并实现一套基于计算机视觉的跌倒检测系统，以提高老年人的安全监护水平，减少跌倒引发的伤害。
通过本研究，将为老年人健康监护提供技术支持，推动智能监护系统在家庭和医疗机构中的应用，具有重要的社会价值。
本文主要内容包括系统需求分析、模型选择、算法实现和系统测试等，涵盖从理论到实践的完整研究过程。
采用卷积神经网络（CNN）进行图像识别，通过数据预处理、模型训练与优化，构建有效的跌倒检测模型。
本文采用深度学习技术，结合图像处理算法，对视频数据进行分析，实现对老年人跌倒事件的自动检测。
论文分为六个章，从引言到系统实现与测试，每章系统地阐述了跌倒检测的理论背景与实践应用。
本文的创新点在于结合卷积神经网络与计算机视觉技术，提出了一种新颖的跌倒检测解决方案，提升了检测精度和实时性。
介绍计算机视觉的基本概念、发展历程及其在各领域中的应用，强调其在老年人监护中的重要性。
阐述深度学习的基本理论，特别是卷积神经网络的结构与原理，解析其在图像识别中的优势。
详细分析卷积神经网络的层次结构、卷积操作及其参数共享特性，说明其如何有效提取图像特征。
综述深度学习在跌倒检测领域的最新研究成果，分析其应用现状及发展趋势。
根据老年人监护的需求，分析跌倒检测系统的功能需求，包括实时监测、警报机制和数据记录等。
描述跌倒检测系统的整体架构，包括传感器模块、数据处理模块和用户接口，确保系统的高效性和可靠性。
介绍数据采集的方式，包括使用摄像头进行视频监控，及后续的图像预处理方法以提高识别准确率。
讨论适合跌倒检测的模型选择标准，展示数据集的划分、模型训练的过程及超参数的调整方法。
说明系统开发所需的软件环境与硬件配置，包括深度学习框架和计算资源的选择及设置。
详细描述卷积神经网络模型的具体实现过程，以及通过技术手段对模型进行优化的策略。
介绍实时跌倒检测算法的实现细节，包括视频帧的处理和检测算法的调用流程。
展示用户界面的设计原则与实现方法，确保界面友好且易于老年人及其家属操作。
定义系统测试的方法与评估指标，包括准确率、误报率和响应时间等，以全面评价系统性能。
描述测试用的数据集来源及实验设置，确保测试结果的科学性与代表性。
分析实验结果，展示系统在跌倒检测中的实际表现，评估其有效性及应用场景。
基于测试结果，提出进一步优化系统性能的建议，包括算法改进与硬件升级等方向。
总结本文研究的主要成果，回顾系统设计与实现的全过程，以及在跌倒检测中的创新贡献。
分析当前研究的局限性及面临的技术挑战，为未来研究提供方向性思考。
展望未来在跌倒检测技术的研究方向，探讨如何结合新技术进一步提升系统的智能化水平。