技术实现流程：

1. 数据采集与预处理：

   • 摄像头配置：采用60FPS高清摄像头，确保动作捕捉连贯性。

   • 骨骼关键点提取：使用MediaPipe BlazePose模型提取33个人体关键点（如肩、肘、膝），精度误差≤5像素。

2. 动作分析与状态分类：

   • 光流法（Lucas-Kanade）：计算连续帧间关键点位移向量，区分动态与静态行为。

   • 行为识别模型：基于TSN（Temporal Segment Network）训练分类模型，支持6种基础动作标签（行走、奔跑、跌倒等）。

3. 无动作判定逻辑：

   • 阈值设定：管理员可自定义无动作时间（1-30分钟）和关节位移阈值（默认10像素/秒）。

   • 异常过滤：通过高斯混合模型（GMM）排除环境干扰（如光影变化）。

4. 告警与联动：

   • 多级告警：首次触发APP通知，持续无动作则启动现场声光报警并短信通知责任人。

   • 数据回溯：保存告警前后30秒视频片段，支持时间轴回放与关键点轨迹分析。

性能指标：

• 识别延迟：从数据采集到告警触发≤1.5秒。

• 准确率：正常场景下误报率<3%，漏报率<1%。

• 扩展性：支持千级摄像头节点接入，分布式集群部署。

场景案例：

• 工地安全：监测高空作业人员活动，静止超时自动呼叫救援。

• 零售监控：识别长时间滞留可疑人员，推送安保介入。