“AI行为分析+雷达智能感知“守护银发安全

建设背景： 《2024年度国家老龄事业发展公报》截至2024年末， 我国60岁及以上人口占总人口的22%，其中65岁及以上人口占15.6%，全国人均预期寿命达79.0岁，我国已步入中度老龄化，并成为全球老龄化速度最快的国家之一；而据国家卫健委预测数据，2035年左右，我国60岁及以上老年人口将突破4亿，在总人口中的占比将超过30%，届时中国将迈向重度老龄化。传统健康养老方式和资源配置手段面临巨大挑战，加快虚拟现实、大数据、人工智能等新技术在智慧养老领域融合应用十分必要。

中国每年4000万老人跌倒，每10秒1起，跌倒后无人救助超1小时，死亡率提升300%，在老龄化加速与独居老人数量攀升的背景下，跌倒已成为威胁老年人生命安全的“隐形杀手”。美国数据显示20%-30%的跌倒老人会遭遇中重度损伤，导致生活不能自理甚至死亡，老人跌倒具有高发生率和致残率。

2024全年下达中央预算内投资75.9亿元支持202个养老设施（含医养结合）建设项目，中央财政安排2.96亿元支持59个地区开展县域养老服务体系创新试点，“十四五”期间累计支持208万户特殊老年人家庭适老化改造。

以上海为例，上海作为全国老龄化程度最高的城市之一，上海市民政局联合市经信委梳理形成的智慧养老应用场景需求正式对外发布。

上海首批12个应用场景需求主要有四类：

【安全防护类】共6个，包括老年人防跌倒场景、老年人紧急救援场景、认知障碍老人防走失场景、机构出入管控场景、机构智能查房场景、机构智能视频监控场景等。

【照护服务类】共2个，包括老年人卧床护理场景、家庭照护床位远程支持场景等。

【健康服务类】共2个，包括老年慢性病用药自动提醒场景、机构无接触式智能消毒场景。

【情感关爱类】共2个，包括老年人智能语音交流互动场景、老年人智能陪伴场景。

2021年上海又发布了 智慧助餐，认知训练，一键叫车，用水电检测等8个应用场景，2025年7月29日，上海市民政局AI+养老创新实践领航计划，AI+养老”创新应用促进平台，强化算力、算法，聚焦健康监测、照护服务、养老大模型，机器人情感陪伴等10个AI+养老场景。

现就安全防护类AI行为分析技术在养老行业应用作详细描述

一、现状及需求分析：缺乏提前预警机制

传统的视频监控，在大多时候只能用于事后取证，无法起到预防、预警的作用。由于是将人类作为监控者自身，从而在监控能力上存在很多局限，这些限制因素使视频监控系统或多或少的存在不会主动报警、报警度差、录像数据分析困难等缺陷，进而导致整个系统安全性和实用性的降低，因此无法满足养老安防这类场所。

随着互联网，大数据，算力全方位的发展，人工智能走上了快速道，各行各业开始用人工智能降本增效，辅助人力，向科技要效率。视频智能AI分析监控系统（简称AI行为分析），实现了监控方式由被动到主动的转变，能够实现全天候不间断地对视频进行分析，自动发现监控画面中的异常行为，从而能够更加有效的协助安全管理人员处理危机，并且最大限度的降低误报和漏报现象，能够满足提升养老安防系统对于安全的要求。

二、AI行为分析技术

1. 概述： 根据视频或图像中的人体关键点，包括：鼻子，左右手肘，臂部左右侧，左右眼，左右耳，脖子，左右脚腕等，基于AI神经网络的深度学习算法，把人体主要活动骨架结构化，根据人的肢体运动轨迹，从而去定义各种人的动作行为，当摄像头抓拍到异常行为时，立即预警。

2. 涉及算法： AI神经网络的深度学习算法、视频结构化技术、人脸识别算法、人脸比对算法、人体识别算法、物体识别算法、活体算法、3D画面矫正算法、移动侦测算法、图像比对算法、物体轨迹算法、人体跟踪算法。

3. 神经网络人体骨骼关键点检测算法示意图：

系统在触发预警后，会自动存储事件的相关信息，包括事件截图、事件录像、抓拍截图等基础信息，并通过对这些基础信息的统计和分析，提供风险指数、防控能力、应急处置等指标供用户参考。

4. 微视图灵AI行为分析技术在智慧养老中的应用：

（1） 不慎倒地智能识别： 当老人不慎跌倒在地上，全趟、趴地、半身坐地等均定义为不慎跌倒。在养老院内的任何场景，一旦老人摔倒，情况会特别紧急，及早发现问题及早处理，能解决很多意外发生，自老人跌倒到系统检测出来，3秒内能立即预警。

（2） 紧急求救智能识别： 当老人遇到紧急情况或别的老人看到身边的老人发生异常状况时，可对着摄像机举手求救，在没有布设紧急求助按钮的场景，需要人帮助也可以用求救动作来寻求帮助。自举起双手到系统检测出来，3秒内能立即预警。

（3） 异常徘徊智能识别： 当午休或深夜时间段，有老人仍然在活动区域徘徊不回来正常休息，超过一定时间则定义为异常徘徊。到了系统设定的时间点，能快速找到还没有正常归位的老人。自老人在徘徊规则启动后，在系统设定的预警时间内仍然未离开的，则立即预警。

（4） 超时滞留智能识别： 当夜晚来临到了入睡阶段，有老人仍然在活动区域滞留超过多长时间则定义为超时滞留。跟徘徊的逻辑类似，可设定的时间更长，允许宽松的时间更充裕。自老人在滞留规则启动后，在系统设定的预警时间内仍然未离开的，则立即预警。

（5） 聚集围观智能识别： 当老人聚集成堆超过一定数量的，系统则定义为聚众围观，除了老人居室，用餐场景，或者平时活动区较多人的场景，其他场景都可以设定，一旦还有聚集多人的场景，应立即引起重视，派人去查看是否有异常发生。当聚集人数超过系统设定的数量的，则会立即预警。

（6） 特定区域闯入智能识别： 当有人闯入特定区域时，则定义为非法闯入。周界闯入可定义为安防，楼梯间闯入则定义为关爱老人走楼梯时以防万一，关注其走楼梯的全过程或者提醒老人不要走楼梯，改走电梯，以防不测。自警戒区域有人闯入到系统预警，3秒内能触发预警。

（7） 危险攀爬智能识别： 当围墙或者建筑物外墙，或者危险楼梯护手等区域，有人攀爬，则立即预警。防止通过攀爬围墙走失，该动作主要用于周界安防，可完全取代红外光纤震动报警系统。自动识别到系统预警3秒内。

（8） 夜间离床智能识别： 当夜晚老人在睡觉时间段，突然起身去上厕所，则定义为夜间离床。整个过程，都会被服务人员关注，一旦不慎跌倒或出了其他意外时，可立即施救。

（9） 入厕超时智能识别： 当老人进入厕所超过系统规定的时间未出来，则定义为入厕超时。（能看到厕所门口就可以了，无需看到厕所里面），当老人上厕所时间过长时，担心出意外，一旦有上厕所超时的情况，应立即关注并过问，预防意外，部署在老人居室内，同时检测老人夜间起身、跌倒在地、求救等，需要考虑涉嫌隐私问题等。建议高度瘫痪老人房间或年龄较大的老人房间才安装。自入厕时间超过系统规定的时间则立即预警。

（10） 尾随跟踪智能识别： 当老人在出入口门，后面有人跟随时，则定义为尾随事件。痴呆区的老人可能会随着工作人员开门出去而跟在后面尾随，或者老人从大门口尾随外访人员出去等。自尾随区域有人跟随情况下立即预警。

（11） 久坐不动智能识别： 当有老人在室外休息坐在椅子上维持同一个动作不动，超过一定时间，则定义为久坐不动。当老人在室外久坐不动超过一定时间，担心出意外，这种情况可以关注，以防万一。自老人久坐不动达到系统设定的时间后立即预警。

（12） 值班睡岗智能识别： 摄像机检测到值班人员超过系统设定的时间未活动或者活动频率极低，则判断为睡岗。夜晚值班睡觉，失去了岗位值守的意义，一旦值班人员值班睡觉，需要及时提醒。自值班人员一直未活动超过系统设定的时间，则立即预警。

（13） 值班缺岗智能识别： 应该要有人值班的场景，长时间没有人在岗值班，则定义为缺岗。这个动作除了正常岗位的缺岗以外，某些场景可以不用一直值守，定期去值班巡逻看看的情况下，可以用缺岗检测。自岗位人员离开开始，达到系统设定时间则立即预警。

（14） 声强突变智能识别： 区域内，突然有人大喊大叫，吵架，哭闹，求救等，声音的大小超过系统设置分贝值。立即弹屏报警。

（15） 摄像机故障诊断智能识别： 摄像机状态侦测诊断：正常，异常，离线（被遮挡，被切断电源，被剪断线路）。

（16） 人脸识别辅助智能识别： 重点库房，出入口等需要识别人脸的场景当场景下发生异常行为时，近距离正脸对摄像头可同时识别人脸，即同一台行为分析服务器实现人脸辅助功能。

（17） 人员统计（机构智能查房场景）： 统计某时间段，某个地方的人数，摄像机可以设置某个时间统计某个房间的人数。

（18） 蹲下提醒智能识别： 当摄像头拍摄到某个区域里有老人蹲下，连续几次拍摄到，这时可能老人身体状况出现问题，需主动安排工作人员上前提供帮助。

三、 AI行为分析技术应用优势

本方案根据养老机构实际需求进行设计，具有以下特点：

【预警功能】 主动对视频信息进行智能分析，在危险行为发生之前自动识别，并完成预警。

【监控功能】 7×24全天候视频自动智能分析，无需值班人员紧盯监视器，只在发生预警情况下通过声音报警及语音提示值班人员完成预警处理。同时还可以通过微信公众号接收报警。

【智能分析】 对视频监控中的画面进行实时分析，识别可疑行为，并产生报警事件记录，事后按照事件进行检索查询方便快捷。

【易管理】 在监控中心通过中心管理平台软件可实现监控系统的统一调度和集中控制管理，可方便地在远端实现对前端智能设备的控制和参数配置，及版本升级。还可以通过客户端软件监控。

【项目利旧】 智能视频监控AI行为分析设备通过同一网络摄像机进行分析，因此无需对原有监控系统和前端设备进行变动，设备安装简单、灵活。

四、微视图灵养老机构部分算法展示

五、雷达智能感知

雷达智能感知技术突破：

高精度监测 ：可分辨0.1-0.5毫米级位移，精准识别跌倒、离开等异常行为。

非接触式设计 ：无需佩戴设备，避免隐私泄露与使用干扰，尤其适用于浴室、卧室等敏感场景。

快速响应 ：从检测到跌倒到触发警报仅需0.18秒，同步推送预警至家属、社区医生及急救中心，形成“黄金5分钟”救援圈。相比传统红外或摄像头方案，该技术在光线、湿度、遮挡等复杂环境中仍能稳定运行，解决了传统设备因环境干扰导致的漏报问题。

场景化应用： 居家、社区、养老院三大场景，构建“监测-预警-服务”闭环。

居家场景： 安装于卧室、卫生间等高风险区域，联动智能门锁、燃气消防传感器系统。

社区场景： 与社区康养平台对接，实现多户老人数据集中管理。

养老机构： 集成于智慧养老院系统，结合AI感知、认知训练、远程医疗等功能，为失能老人提供全方位照护。

六 、系统界面图

关于微视图灵

微视图灵专注于AI视觉算法与深度学习原创技术研发，“AI人体行为分析”系列产品行业领先，广泛应用于公检法监管场所，智慧学校，智慧养老，智慧工厂等，目前在全国各地累计完成落地案例1000+，微视图灵立足于人工智能，致力于让AI对经济，生活，社会产生巨大价值和贡献，将在“人工智能+安全”的方向上继续深耕。（0755-86349362）