人员倒地识别系统对老人活动区域进行实时监测，当发现老人跌倒时立即触发告警，并将告警信息推送至手机端，通知相关人员迅速妥善处理，避免因看护疏忽带来的不当后果。构建智能监控和防范体系，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”，有效提高养老管理水平。摔倒监测识别系统基于神经网络人工智能视觉算法技术，利用现场已经装好的监控摄像头对监测区域内的场景进行实时视频监测。自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预。当遇到跌倒这类紧急情况，系统能够迅速识别出异常情况，以最快的方式进行预警提醒。可对常去区域进行实时监测，当发现有人员跌倒时告警，系统会立即触发报警装置，联动音响语音通知护理人员，发送求助信号，以便及时提供援助。迅速妥善处理，避免因看护疏忽带来不当后果。利用视频AI处理分析技术搭建监督视频分析平台和AI视频算力平台，两大平台共同组成监控智能识别系统，实现了人员异常倒地预警、人员离岗、睡岗预警、特定区域持手机预警、执法不规范预警等等异常行为的自动分析和预警功能，改变了驻所检察官守在监控电脑前逐帧查看监控视频的传统监管方式。人员倒地识别系统是人群聚集监测预警系统的重要补充部分。在人群聚集的公共场所，人员倒地事件可能引发踩踏等次生灾害。该系统能够及时发现此类紧急情况，为预警系统提供关键信息，触发相应的应急响应机制。同时，其提供的倒地人员位置、时间等数据，也为应急决策支持模块制定救援方案提供有力依据，如调度最近的救援人员前往现场、准备相应的急救设备等 。

　　人员倒地识别系统在养老院、健身房等场所都发挥了重要作用，能及时发现老人或运动者的突发倒地情况。在部署方面，会涉及到设备的选型、安装位置的确定以及系统的调试等关键环节。而从发展趋势来看，随着技术的不断进步，该系统的识别准确率会更高，功能也会更加多样化。从图像或视频数据中提取能够表征人员状态（如摔倒与否）的特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及运动特征等。对摄像头获取的图像进行分析和理解，识别出图像中的人员以及其状态，是人员摔倒识别的基础环节。通过视频画面对人员进行动作姿态的数据捕捉并进行数据的比对，自动识别视频中人物动作姿态的行为和动作，利用AI算法对人员动作行为进行判断、抓拍和报警提醒。AI人体行为分析技术可以准确地检测和跟踪人体的姿态信息，包括骨骼结构、关节位置和动作轨迹等，可以应用于许多领域，例如运动分析、人机交互、虚拟现实等。AI边缘计算的智能分析网关，就能实现对监控画面的实时检测与分析，能对人体行为进行检测识别（玩手机、打电话、抽烟、人员倒地、人员扭打、攀爬、人员睡岗等）。当识别到这些行为时，系统将抓拍截图并立即触发告警，提醒管理人员及时查看与干预。还可以联动语音装置进行语音的提醒与警示。

　　跌倒识别摄像头通过对视频图像进行实时分析和监测，可以准确地识别出人体姿势的异常，进而判断是否发生了跌倒。当系统检测到跌倒事件后，会立即发出警报，通知监护人员或相关部门进行及时救助。这种技术的应用，不仅可以提高老年人居家生活的安全性，还能在医疗机构、养老院等公共场所起到重要作用，预防意外事件的发生。AI存算一体机内置AI智能识别技术，对监控画面内人员在岗离岗、人员倒地、违规抽烟、区域入侵等违规情况进行分析，发现人员违规及时产生报警记录；AI行为分析预警系统基于AI神经网络的深度学习算法，AI行为分析预警系统通过现场已有安装的监控摄像头对准正在进行作业操作的现场施工人员，通过前端实时回传的视频流，根据人的肢体运动轨迹对人体主要活动骨架结构化，继而去定义现场施工作业人员操作行为的各种人的动作行为，当AI行为分析预警系统通过监控发现识别到现场人员操作行为不达标或者不合规抓拍到异常行为时，系统立即抓拍存档预警。