写出基于人体关键点的摔倒检测的代码

基于人体关键点的摔倒检测通常涉及到计算机视觉和机器学习技术，特别是姿态估计和异常行为检测。以下是一个简化的Python示例，使用OpenCV和深度学习模型（如SSD或YOLO）来检测关键点并分析姿势：

import cv2
import mediapipe as mp

# 加载预训练的人体关键点检测模型
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_holistic = mp.solutions.holistic

model = mp_holistic.Holistic()

# 视频捕获或读取图片
cap = cv2.VideoCapture(0) # 或者路径替换为你的视频文件
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换到灰度图像以便于处理
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 检测关键点
    results = model.process(gray_frame)
    
    # 如果成功检测到关键点
    if results.pose_landmarks is not None:
        # 提取关键点坐标并计算身体角度、方向等
        hip_distance = calculate_hip_distance(results.pose_landmarks)
        if hip_distance < threshold:  # 设定一个阈值，当两髋距离过近时判断摔倒
            print("Detected fall!")
        
        # 标记关键点
        mp_drawing.draw_landmarks(frame, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Human Pose Detection', cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR))
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`calculate_hip_distance()`函数用于计算两个髋部之间的距离，如果距离小于设定的阈值，则认为可能是摔倒。实际应用中，你可能需要更复杂的算法来确认摔倒而不是简单地依赖距离。