概述

随着全球人口老龄化加剧（中国60岁以上人口已达2.64亿，占比18.7%），老年人跌倒已成为重大健康威胁——全球每10秒就有一名老人因跌倒受伤，30%导致骨折或残疾。现有防护技术存在明显缺陷： 传统传感器方案局限性：基于可穿戴设备（如加速度计）的方法易误判日常动作（如弯腰、坐下）为跌倒，误报率高达30%，且设备佩戴不便，用户依从性差。 视觉识别技术瓶颈：单一RGB相机方案受光照变化、遮挡干扰，难以精准捕捉跌倒动态特征；而深度学习模型需大量训练数据，真实跌倒场景数据集稀缺。 实时性与隐私矛盾：云端处理方案延迟高，无法满足跌倒后秒级响应需求，且全程传输视频数据存在隐私泄露风险。 因此，亟需研发一套轻量化、高精度、低延迟的跌倒检测系统，通过优化姿态识别算法与边缘计算架构，实现非接触式实时监测，突破现有技术瓶颈。

需求详情

1、多模态融合感知：结合RGB摄像头与惯性传感器（加速度计、陀螺仪），通过中期融合策略平衡精度与计算效率。例如，加速度峰值（>3g）与视觉姿态特征（人体宽高比变化）联合判定，降低误报率。2、轻量化姿态估计模型。采用GhostNet替换传统主干网络，引入坐标注意力（CA）模块增强关键点定位，参数量降低26.2%，计算量减少30%，满足嵌入式设备部署需求。3、边缘-云端协同架构：边缘端初步筛选可疑动作（置信度>阈值），仅传输关键帧至云端多模态大模型复核，减少带宽占用，实现响应延迟<10ms。4、隐私保护机制：本地处理原始视频，仅上传脱敏后的骨骼关节点数据，结合加密传输（HTTPS/MQTT TLS），确保数据安全。

技术参数

识别延迟≤10ms边缘计算本地推理，模型轻量化（如MobileNetV2）识别准确度≥90%多模态特征融合（加速度峰值+视觉姿态变化），YOLOv8时序动作分类跌倒预警率≥80%（养老院场景）卡尔曼滤波跟踪，针对前倾、后倾、侧身跌倒多类别训练模型计算效率参数量≤268KB，速度≥66FPS网络结构优化（如CSPNet、加权BiFPN），TensorRT量化部署误报率控制日常动作（弯腰、坐下）误判率<5%阈值优化+多模态大模型二次验证

项目预期

交付端到端跌倒检测SaaS平台，支持实时视频分析、多设备联动报警。通过Transformer融合多模态数据，提升复杂场景（遮挡、低光照）鲁棒性。在养老院部署后，预计将跌倒救助响应时间缩短至3秒内，降低因延误导致的严重伤害发生率60%。系统可扩展至独居老人家庭，缓解照护压力。采用联邦学习技术，在保护隐私前提下联合多机构数据优化模型；冗余传感器设计（MPU-6050+ADXL345）确保单点故障不影响系统运行。