在当今社会，安全保障是各个领域不容忽视的重要议题。无论是养老院中需要悉心照料的老人，还是工厂里忙碌作业的工人，亦或是在扶梯上往来穿梭的行人，跌倒事故都可能带来严重的后果。传统的安全防护手段在面对跌倒检测时往往存在局限性，而基于视频识别的跌倒检测技术凭借其高效性、精准性和智能化特性，逐渐成为多场景安全防护的关键利器，其中AI视觉识别技术更是发挥着核心驱动作用。
基于视频识别的跌倒检测
(一)视频数据采集
在养老院、工厂、扶梯等场所的关键位置部署高清摄像头，构建起严密的视频监控网络。这些摄像头以特定的帧率持续捕捉场景图像，为后续的跌倒检测提供丰富的原始数据来源。例如，在养老院的走廊、活动室、卧室等区域安装摄像头，可全方位覆盖老人的活动范围;工厂内则根据作业区域的布局与人员流动特点设置摄像头，确保能实时监测到工人的操作情况;扶梯上下口及周边区域的摄像头能够精准捕捉乘客的行为动态。
(二)图像预处理与特征提取
采集到的视频图像需经过预处理阶段，包括去噪、灰度化、图像增强等操作，以提升图像质量并突出关键信息。随后，借助深度学习算法进行特征提取。对于跌倒检测而言，重点关注人体的姿态特征，如人体轮廓、关节点位置、身体重心变化等。通过大量标注有跌倒与正常行为的图像数据训练卷积神经网络(CNN)等模型，使其能够学习到区分跌倒和正常行为的关键特征模式。
(三)跌倒行为判定与报警机制
训练好的模型对实时视频图像序列进行分析，依据提取的人体特征判断是否发生跌倒行为。一旦检测到疑似跌倒事件，系统迅速触发报警机制。报警信息不仅包含跌倒发生的位置信息，还可附带相关的视频片段以便后续查看分析。在养老院，报警可及时通知护理人员前往救助;工厂里，能让安全管理人员迅速响应，采取急救措施并调查事故原因;扶梯场景下，则可促使工作人员立即暂停扶梯运行，防止二次伤害并对乘客进行救援。
养老院老人跌倒检测
养老院中的老人身体机能相对较弱，跌倒后可能引发骨折、颅脑损伤等严重后果。基于视频识别的跌倒检测能够实现24小时不间断监测，极大地缩短了跌倒发现时间，为老人的生命安全提供了及时的保障。
传统的人工巡查方式难以做到对每一位老人的实时关注，而视频识别系统可自动检测跌倒事件，减轻了护理人员的工作负担，使其能够将更多精力投入到老人的日常护理与康复服务中。
在养老院部署视频识别系统时，需特别注重老人隐私保护。应合理规划摄像头安装位置，避免拍摄到老人的私密区域。同时，可通过技术手段对视频数据进行加密处理，严格限制访问权限，确保老人的个人隐私得到尊重。此外，在系统设计与应用过程中，还应充分考虑老人的心理感受，避免因监控设备的存在给老人带来心理压力或不适。
工厂人员跌倒、倒地识别
工厂环境复杂，存在诸多危险因素，人员跌倒可能导致生产中断、设备损坏甚至人员伤亡。视频识别跌倒检测系统有助于实时监控人员作业安全状况，及时发现跌倒事故并采取措施，有效降低事故风险，提升工厂整体安全管理的智能化程度。
扶梯人员摔倒识别
扶梯作为人员密集的公共交通设施，人员摔倒容易引发踩踏事故，造成群死群伤的严重后果。视频识别摔倒检测系统能够在第一时间发现摔倒事件，及时停止扶梯运行，避免事故的扩大化，保障广大乘客的生命安全。
基于视频识别的跌倒检测技术在养老院、工厂、扶梯等多场景下的安全保障中发挥着不可替代的重要作用。通过AI视觉识别技术对跌倒行为的精准检测、快速报警以及数据的有效利用，能够显著提升各场景的安全管理水平，减少跌倒事故带来的人员伤亡和财产损失。
