跌倒行为目标检测数据集（Fall Detection）| 5200张YOLO安防监护数据集 适用于智慧养老、病房监护与目标检测研究

一、数据集概述

本数据集是一套面向智慧安防与智能监护场景构建的高质量目标检测数据集，专注于跌倒行为的精准识别与定位任务。数据集共包含5200张高质量人工标注图像，所有样本均采集于真实生活与监护场景，覆盖室内居家、走廊、病房等多类常见应用环境，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD、RetinaNet等主流目标检测算法的训练、验证与测试。

随着人口老龄化加速和智慧养老产业的发展，利用计算机视觉技术实现跌倒行为的自动检测与实时预警已成为保障老年人及特殊群体安全的重要手段。本数据集针对跌倒检测场景中姿态多变、遮挡频繁、光照条件复杂、室内外场景差异大等问题进行专项构建，可为老人居家安防、病房监护、智能摄像头跌倒预警、康养智能监测等场景提供高质量数据支撑。

数据集下载

通过网盘分享的文件：跌倒数据集
链接: https://pan.baidu.com/s/1jNpbeRuXPuX8RoHVVuioMQ?pwd=cva9
提取码: cva9

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二、数据集基本信息

项目	内容
数据集名称	跌倒行为目标检测数据集
数据规模	5200张高质量标注图像
任务类型	目标检测（Object Detection）
检测目标	跌倒（Fall）
类别数量（nc）	1类
标注方式	Bounding Box目标框标注
数据格式	YOLO标准格式
数据来源	真实居家、走廊、病房等场景
数据划分	Train / Valid / Test
适配模型	YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、Faster R-CNN、SSD等

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三、数据集类别说明

本数据集为单类别目标检测数据集，专注于跌倒行为的识别与定位，适用于各类安防监护场景中的跌倒检测模型训练与部署。

类别配置

nc: 1

names:
  - fall

类别详情

类别ID	类别名称	英文名称	类别说明
0	跌倒	fall	人体因摔倒、晕倒等原因呈现的非正常倒地姿态

单类别设计能够使模型更加专注于跌倒行为的特征学习，提高检测精度与实时响应速度，特别适用于跌倒预警、实时监护与安防联动等专项应用场景。

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四、数据集结构说明

数据集采用标准YOLO目录结构组织，文件目录结构规整，路径配置简洁易用，可直接用于目标检测模型训练。

database/
└── 跌倒行为目标检测数据集
    ├── train
    │   └── images
    ├── valid
    │   └── images
    └── test
        └── images

各数据集作用如下：

• train/images：训练集，用于模型参数学习与特征提取；
• valid/images：验证集，用于训练过程中的模型性能评估与超参数优化；
• test/images：测试集，用于最终泛化能力验证与模型性能评估。

所有标签文件均采用标准YOLO格式，与图像文件一一对应，无需额外格式转换即可直接使用。

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五、数据集核心优势

1. 真实安防监护场景采集

数据全部来源于真实生活与监护环境，真实反映跌倒检测实际应用场景，相较于模拟数据或实验室数据具有更高的工程价值。

覆盖场景包括：

• 室内居家环境（客厅、卧室、厨房、卫生间）
• 公共走廊与通道
• 医院病房与护理站
• 养老机构与康养中心
• 不同户型与空间布局

能够有效提升模型的实际部署效果。

2. 多样化跌倒姿态覆盖

跌倒行为的姿态表现具有多样性，不同个体、不同场景下跌倒形态差异显著。

数据集中包含：

• 正面跌倒与侧身跌倒
• 仰卧姿态与俯卧姿态
• 蜷缩倒地与伸展倒地
• 家具旁跌倒与空旷区域跌倒
• 不同程度的遮挡跌倒场景

有助于提升模型对不同跌倒姿态的检测与泛化能力。

3. 丰富的光照与场景条件

数据覆盖：

• 不同光照条件（自然光、室内灯光、夜间低光照）
• 不同拍摄角度（顶视、平视、斜视）
• 不同拍摄距离（近景、中景、远景）
• 不同室内装修风格与背景
• 不同地面材质与纹理

能够有效增强模型在真实复杂环境中的鲁棒性。

4. 高质量人工标注

所有图像均经过人工精细化标注与多轮审核：

• 边界框精准贴合人体倒地姿态
• 标注框完整覆盖跌倒人体
• 无漏标现象
• 无类别错误
• 姿态复杂样本专项标注处理

有效保证模型训练质量。

5. 强泛化能力

数据涵盖：

• 不同年龄人群（老年人、成年人）
• 不同着装风格
• 不同时间段（日间、夜间）
• 不同室内场景类型

能够显著提升模型在实际跌倒检测任务中的泛化能力。

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六、适用场景

老人居家安防

实时监测独居老人居家活动状态，及时检测跌倒事件并触发报警通知家属或社区服务中心。

智能病房监护

应用于医院病房、康复中心等医疗场景，实现患者跌倒的自动检测与护士站联动报警。

智能摄像头跌倒预警

集成于智能摄像头、家用监控设备等终端产品，实现本地化的跌倒检测与预警功能。

养老机构智能监护

部署于养老院、康养中心等机构，辅助护理人员实时掌握老人安全状况，提升护理效率。

社区居家养老服务平台

作为智慧养老平台的核心算法模块，为社区居家养老服务提供跌倒检测能力支撑。

独居安全保障系统

与智能门铃、智能家居系统联动，构建全方位的独居安全保障体系。

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七、适用研究方向

本数据集可广泛应用于以下研究领域：

• 人体姿态估计与行为识别研究
• 跌倒检测算法研究
• 单类别目标检测研究
• 实时目标检测与边缘部署研究
• YOLO系列模型优化研究
• 低光照环境目标检测研究
• 遮挡场景目标检测研究
• 智慧养老与健康监护研究
• 智能安防视觉算法研究
• 轻量化检测模型研究
• 视频流实时检测研究
• 隐私保护视觉感知研究

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八、总结

跌倒行为目标检测数据集（Fall Detection） 包含5200张高质量标注图像，采用标准YOLO格式构建，专注于跌倒行为的精准识别与定位任务。数据集覆盖室内居家、走廊、病房等多类常见场景，具有姿态多样、场景丰富、标注精准等特点，可广泛应用于老人居家安防、病房监护、智能摄像头跌倒预警、康养智能监测等领域，是开展跌倒检测算法研发与智慧安防系统建设的优质数据资源。