养老院视频监控智能分析系统为养老院提供先进的视频监控智能分析技术手段，构建养老智慧监控和安全智能分析防范体系，用科技手段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”。致力于打造智慧养老院，打造人性化托养、智能化运营管理，为各大养老机构减少成本提升运营安全效率，充分利用数据价值，改善运营风险控制，保障机构运营流畅、提高管理效率。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
def autopad(k, p=None, d=1): # kernel(卷积核), padding(填充), dilation(扩张)
# 返回pad的大小，使得padding后输出张量的shape不变
if d > 1: # 如果采用扩张卷积,则计算扩张后实际的kernel大小
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] #
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动pad
return p随着社会的发展，基础设施的不断完善，养老院的建设也在增加。目前省级民政对所有养老机构的各方面安全及运营状况以及养老服务质量等无法进行实时有效的监管。无法统一对所辖范围内的所有养老资源进行管理调度，没办法实现进行远程监控资源共享，继而形成了一座座养老信息孤岛，无法充分利用整体数据资源。智能视频分析应用的不断深入，系统规模的不断扩大，智慧养老系统的整合需求也日益强烈。
视频监控智能分析系统实时监测养老现场行为事件如下：1. 养老院人员跌倒检测2.养老院虐老场景检测3.养老场景打架斗殴检测4.养老院护理人员不在场检测5.养老院防火安全检测6.养老院危险区域闯入检测7.养老院夜间老人起夜检测8.支持根据项目场景需求进行视频分析报警算法定制
