基于ToF深度数据构建的AI算法专家模型和深度学习网络，可以实现对跌倒、坐卧、缓步等人体姿态的准确识别。智能ai行为分析监控可对人员异常行为实时监控，将获取到的视频信息通过AI行为识别算法进行分析，当人员行为不符合规则标准时，立即发出警报信息。对于相关工作区域内员工的动作行为进行识别应用于实际场景中可以实现人员的疲劳识别和离岗识别。不同于穿戴式监测设备和摄像监测设备，该公司的智慧养老设备为老人提供的是无接触式监护，无需老人主动配合穿戴以及定时进行设备充电操作，使用更加便捷。扶梯人员摔倒识别算法能准确识别扶梯上拉杆箱、手推车、婴儿车以及人员摔倒、排队密度、逆行等行为，协助运营管理人员第一时间发现危险情况。传感器的发展让物体有了类似人类的触觉、嗅觉、视觉、味觉和听觉，让物体变得活起来，是智能设备与外界交互的主要手段。

　　将AI边缘计算盒子连接与摄像头相连的汇集交换机中获取前端采集的图像，另一端与管理平台接通输送通过AI视频分析的信息，可对异常行为做出行为预警，满足安防、安监、交通、工业制造等场景的应用需求。行为感知技术主要包含高密场景定位中的同频干扰、 个体行为识别与监测、群体行为检测与预警等。通过智能算法进行大数据分析，为老人量身定制的居家养老系统。AI＋安防是指依赖先进的AI算法和强大的算力，对各类视频数据进行智能化分析，精确鉴别人群聚集、人员摔倒、非法越界等多类型场景，具备毫秒级告警能力，在减少人力成本的同时，更能提升安防问题的处理速度及效率。工地环境复杂，安全事故频发。通过在工地作业区全区域部署防跌倒事件监测，当出现人员不慎摔倒、被人打倒、病发摔倒等情况，可有效识别并进行告警，及时通知工作人员处理。有跌倒经历、独立生活能力较弱、受疾病拖累的老年人及其家人关心产品跌倒检测的技术是否成熟，功能是否安全可靠，对外观和售后关注较少。

　　智慧电力系列算法，对人员危险行为、环境风险、设备等多项参数实现监控智能化、实时化分析和隐患告警，打造电力安全管理新模式。配置边缘网关盒子，内植入AI天眼算法，还能有针对性进行智能多样性突发事件进行预警，例如校园人员聚集、人员摔倒识别、危险区域闯入识别、高位攀爬识别等，智能防护学生在校内的人身安全。分析人的多个行为并与相关固定的场景结合得出的数据分析，例如把工人的操作环节进行分解，分别在时间、动作标准等方面进行规范化的数据规则的制定，扶梯出入口以及乘梯区域进行全场景覆盖智能监控并“智慧大脑”的智能算法分析，能够快速、精准识别乘客摔倒、婴儿车上扶梯、扶梯出入口逗留、乘客逆行、身体探出扶梯外等行为，并通过语音播报、向使用单位发送预警等方式提前预防，有效防止因人的不安全因素引起的意外事件。人工智能图像处理技术中的人体动作行为识别技术，在智慧监控起到了重要的作用，在视觉跟踪过程中，根据相邻帧的关联算法实现目标跟踪或通过所有帧质检的全局关联算法实现目标跟踪。视频实现实时人体动作行为跟踪效率较高，成本较低。

　　个人行为分析主要包含人员的面部识别、工作人员行为识别、区域入侵检测技术、物件遗留下的检验、人群聚集识别、全自动追踪等。基于安全帽内置的传感器，配合现场摄像头，自动识别如施工区域内人员摔倒行为，及时救援，提高人工监管效果，保障生命安全。人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统降低现场人员监控风险、提高管理效率。人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统有效弥补传统方法技术的缺陷，提高人工监管效果，保障生命安全。摔倒检测识别系统以人性化托养、智能化运营管理，为养老减少成本，降低风险、提高管理效率。AI视频内容的识别主要是对视频中目标人物的行为进行识别、分类、预测等，通过摄像头捕捉人体的动作信息，通过算法对信息数据计算出人体的姿态及运动轨迹。