自动识别如地铁手扶梯/楼梯、老幼活动区等公共场所人员摔倒行为，准确率高于90%。

老人摔倒识别行为分析系统基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别如地铁手扶梯/楼梯、老幼活动区等公共场所人员摔倒行为，准确率高于90%，及时救援，提高人工监管效果，保障生命安全。

老人摔倒识别行为分析系统自动识别地铁车站内如扶梯、楼梯等意外场所的人员摔倒事故，实时预警，及时救援，有效减少人力监管误差与成本，提高公共场所安全性。

老人摔倒识别行为分析系统可对老人常去区域进行实时监测，当发现有人员跌倒时告警，联动音响语音通知护理人员，迅速妥善处理，避免因看护疏忽带来不当后果。

随着我国人口老龄化的加剧，期望寿命的延长，以及“空巢”家庭的频频出现，老年人问题也日益突出，特别是老年人的健康问题成为国家和社会关注的重点问题之一。

意外跌倒给老年人的生理和心理都带来极大危害，而及时救助跌倒的老年人将大大降低伤残率和死亡率。

现在人体跌倒的主要检测手段有图像分析法、声频分析法、可穿戴式装置分析法。

可穿戴式检测装置最大的特点是方便携带，人体佩戴后可以随意走动，不受活动范围的局限，满足跌倒检测系统的需求。因此本文主要以可穿戴式装置检测方法展开相关研究工作。

跌倒是65岁以上老人受伤的主要原因，跌倒不仅容易发生骨折，20%-30%的人可能会出现可导致残疾的中度至重度并发症。

然而社会已经逐渐迈入高龄少子化的阶段，老人的长期照护成了问题之一，结合AI技术所创建的老人跌倒识别系统可能成为这项问题的解药。

随着人口老龄化进程的加快，老年人监护和医疗问题正成为一个重大的社会问题。

老年人意外受伤害的首要原因就是跌倒，因此，研究助老产品——跌倒检测器，将大大改善老年人的健康品质，对构建和谐社会的意义重大。

当豌豆云人员跌倒行为识别检测 老人摔倒识别行为分析系统检测到一个跌倒,会弹出通知窗口并且有声音警报,用户可以在一个可设置的特定时间范围内取消警报请求。

如果没有发生真正的跌倒,用户可以在报警等待时间范围内简单取消请求。自动识别如地铁手扶梯/楼梯、老幼活动区等公共场所人员摔倒行为，准确率高于90%。

豌豆云人员跌倒行为识别检测 老人摔倒识别行为分析系统基于智能视频分析技术，对老人常待区域进行实时监测，当检测到有人摔倒时。

立即触发报警，通知相关人员及时处理，减少老人跌倒导致的严重伤害，并将报警信息及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、快照、视频等。

人员跌倒识别预警系统为各个城市养老院智慧养老提供先进技术手段，构建智能监控和防范体系。

随着社会的发展和经济的进步人口老龄化是当下的一项基本国情，并且我国当下老年人口规模大、老龄化速度快和进程超前于我国目前的社会发展水平。

所以关心老人、切实解决老人的实际困难，已成为当下社会智慧安全养老的需求。人员跌倒识别预警系统有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，变被动“监督”为主动“监控”，有效提高养老水平。