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2024年5月四川大学学报（自然科学版）May2024

第61卷第3期JournalofSichuanUniversity（NaturalScienceEdition）Vol.61No.3

一种高空坠楼监测预警系统研究

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陈娟，陈东升，李晓宁，蒋传健

（1.重庆对外经贸学院数学与计算机学院，重庆401520；2.四川师范大学计算机科学学院，成都610000）

摘要:针对儿童高空坠楼问题，本文利用目标检测与目标测距技术设计了一种高空坠楼监

测预警系统.系统改善了现有YOLO目标检测算法模型过大参数量过多的问题，同时还借助

单目摄像头测距方法设计了一种新的危险距离测量算法.实验结果表明，改进后的目标检测

算法在保证其他参数相差不大的情况下，modelsize与比原来的YOLOv8n降低了1.99MB，

×9

parameters比原始模型降低了1.03910.新设计的危险距离测量算法在4个不同场景100组

数据中横向误差均值为2.29cm，纵向误差均值为3.16cm，危险监测预警准确率92%.综合

说明，本文设计的高空坠楼检测预警系统准确性高、实用性强，有较高的社会应用价值.

关键词:高空坠楼；儿童安全监测；目标检测；距离测算；危险预警

中图分类号:TP277文献标志码:ADOI:10.19907/j.0490-6756.2024.032007

Researchonahigh-altitudefallingmonitoringandearlywarningsystem

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CHENJuan，CHENDong-Sheng，LIXiao-Ning，JIANGChuan-Jian

（1.SchoolofMathematicsandComputerScience，ChongqingCollegeofInternationalBusinessandEconomics，

Chongqing401520，China；2.SchoolofComputerScience，SichuanNormalUniversity，Chengdu610000，China）

Abstract:Thispaperaddressestheissueofchildrenfallingfromheights，byproposingamonitoringand

warningsystemthatutilizestargetdetectionandrangingtechnologiestomitigatehigh-altitudefalls.Thesys‐

temhasimprovedupontheexistingchallengesposedbylargeparametersizesintheYOLOobjectdetection

algorithms，andintroducedanewhaza