随着生产企业对安全需求的増长，发现生产作业人员的摔倒等危险行为已经成为企业中急需解决的问题。众所周知，我国已经步入老龄化时代，独居老人也越来越多，跌倒是老年人受伤的主要原因。不论是哪种行业，依赖传统的视频监控的人员行为管理方式费时且易产生疏漏，难以适用复杂的环境，为了实现更加有效的人员行为管理，针对人员行为识别与智能监控问题，亿鑫鸿研发出一种基于深度学习图像处理的人体跌倒检测算法。

　　跌倒检测系统是基于视频流的智能图像识别系统，当图像中有人跌倒就抓拍图像并报警。各种跌倒姿势都可以识别。各种跌倒方向(横向和纵向等)都可以识别。本系统利用已有摄像头，实时监控分析，快捷方便。

　　1) 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。

　　2) 跌倒检测系统实时读取视频流，并进行分析。

　　3) 系统识别，按要求输出结果或报警。

　　跌倒检测系统自动识别图像中有人跌倒就抓拍图像并报警。

　　1）各种跌倒姿势都可以识别到；

　　2）各种跌倒方向(横向和纵向等)都可以识别到；

　　3）不需要穿戴设备和传感器；

　　4）枪机和球机均支持。

　　1.算法领先：识别算法领先，识别准确率达90%，抽烟行为精准识别。

　　2.快捷方便：无需新增硬件，实时监控识别，快捷方便。

　　3.服务稳定：可提供稳定、精准的大流量服务，拥有毫秒级识别响应能力及99.9%的可靠保障。

　　4.光线背景处理：使识别的准确度受到光线背景饰物的影响小。

　　对视频检测内摔倒行为识别预警，预防摔倒后无人救助，造成因疾病摔倒死亡。运用AI智能视频分析算法，对摔倒行为进行识别，对应摔倒未在设定时间站起来或未出现其他人救助行为进行预警，及时联系救护人员赶到现场。可应用到养老院、医院、火车站、商场、公园、工地、学校等领域。通过开发AI摔倒算法，布署到监控前置摄像头或添加GPU服务器，对摔倒行为识别分析预警。

　　人员摔倒识别算法可自动识别人员是否摔倒，尤其是危险作业区域、老幼活动场所，若检测到人员摔倒，则立即报警。

　　人员摔倒识别预警系统对老人常待区域进行实时检测，当检测到老人摔倒时，立即触发报警，通知相关人员及时处理。

　　近年来，我国人口老龄化进程处于不断加快的趋势，老年群体的健康医疗问题已经逐渐发展成为了人们关注的重点内容。据调查研究资料表示，在我国大概有4000万的老年人至少会发生一次跌倒，在跌倒以后对于老年群体的尾骨、手腕、髋骨以及腰椎等部位都会造成伤害，至少会出现骨折现象，而且引发心脏疾病的概率比较高，发生肺部栓塞等疾病的风险性增加，导致老年人自身、家庭以及社会都会产生巨大的心理负担。

　　亿鑫鸿人员摔倒识别预警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。

　　人员摔倒识别预警系统的优势

　　更高效

　　7*24小时不间断实时监测；

　　更智能

　　对人员摔跤、倒地等异常事件、行为的实时监测和自动报警，并将报警相关视频、图片进行保存，同时支持短信、微信公众号等方式推送报警信息给相应管理人员；

　　更精准

　　能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率；

　　更稳定

　　系统可长期稳定运行，无需复杂维护；