人员跌倒识别检测系统通过YOLO网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对监控画面区域进行7*24小时自动监测，不需人为干预当人员跌倒识别检测系统监测到现场画面中有人员倒地摔倒时，立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。人员跌倒识别检测系统通过AI技术，人员跌倒识别检测系统对养老院/工地/街道/厂区等场景下的老人跌倒进行不间断实时监控预警，及时处理突发跌倒等异常事件，尽可能的降低因看护疏忽带来的后果。
在CNN出现之前，对于图像的处理一直都是一个很大的问题，一方面因为图像处理的数据量太大，比如一张512 x 512的灰度图，它的输入参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩色图，这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不高。
而CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题，CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。
随着社会的发展和人们生活水平的快速进步，大家对人员跌倒倒地现象越来越重视，特别是当下年轻人工作压力很大，中国人口老龄化越来越严重，年轻人对于照看老人可能存在疏忽或者存在不可见危险。针对人员行为识别安全监测问题，人员跌倒识别检测系统通过AI智能视频分析技术，为养老院管理提供先进技术手段，改善运营风险控制，守护老人儿童安全，缓解我国养老压力。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
# 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = torch.nn.Sequential(
Reshape(),
# 第一个卷积块，这里用到了padding=2
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 第二个卷积块
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 稠密块（三个全连接层）
nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10))人员跌倒识别检测系统以人性化智能化监测预警，人员跌倒识别检测系统对老人活动区域进行自动全天候不间断的实时监测，发现现场有人跌倒时立即抓拍告警，并通知值班人员迅速处理。人员跌倒识别检测系统通过AI技术手段，构建智能监控预警体系，变被动“监督”为主动“监控”有效提高养老管理水平，降低现场人员潜在行为风险，提高管理效率。
