多模态大语言模型在视频跌倒检测中的创新应用研究

本文介绍基于多模态大语言模型（MLLM）的视频跌倒检测研究项目，探索零样本、少样本、思维链等多种提示策略在跌倒检测和人体活动识别任务中的应用，旨在解决传统跌倒检测方法依赖大量标注数据、泛化能力有限的问题。

跌倒对于老年人是严重健康威胁，是导致其受伤和死亡的主要原因之一。传统跌倒检测方法依赖专用传感器或基于计算机视觉的深度学习模型，但需大量标注数据训练，泛化能力有限。多模态大语言模型（MLLM）的出现为该领域带来新可能性。

项目设计三种实验范式评估MLLM表现：

1. 零样本学习：仅接收任务指令和测试视频，考验模型基础视觉理解与语义把握，命令示例：python scripts/vllm_inference.py experiment=zeroshot model=internvl model.params=8B
2. 少样本学习：提供带标签示例视频，支持随机选择和相似度检索（需预计算嵌入：python scripts/vllm_inference.py experiment=embed，运行命令：python scripts/vllm_inference.py experiment=fewshot_similarity model=qwenvl model.params=8B）
3. 思维链推理：提示模型生成推理过程，命令示例：python scripts/vllm_inference.py experiment=zeroshot_cot

视频预处理与缓存

• 磁盘缓存：预处理视频张量存为.pt文件，持久化跨运行，修改参数自动创建新缓存，命令：python scripts/build_tensor_cache.py experiment=zeroshot data.cache_dir=outputs/tensor_cache
• 内存缓存：少样本示例语料库懒加载字典，避免重复读取

模型微调

支持用TRL库SFTTrainer对Qwen3-VL进行LoRA微调，命令：python scripts/train_sft.py training=full，支持OmniFall、多源混合数据集，微调适配器可加载：python scripts/vllm_inference.py model.params=8B lora.path=outputs/training/<run_name>/adapter lora.max_rank=8

分布式训练

支持DDP和DeepSpeed ZeRO-2，命令：accelerate launch --config_file config/accelerate/deepspeed_zero2.yaml --num_processes 4 scripts/train_sft.py training=full

除跌倒检测外，结合人类活动识别（HAR）任务评估模型泛化性能。实验结果保存路径：

• 预测结果：output_dir/predictions/<wandb-project>/
• 评估指标：output_dir/evaluation_results/<wandb-project>/

本研究探索大语言模型跨模态迁移能力，主要发现方向包括少样本学习有效性、相似度检索价值、思维链作用、微调必要性。为医疗监护、智能家居、养老护理等场景提供更灵活通用的跌倒检测系统技术路径。