核心算法与流程：

1. 多模态数据采集：

   • 视觉数据：双摄像头（RGB+红外）捕获多视角画面，红外摄像头解决低光问题。

   • 穿戴设备：通过蓝牙/Wi-Fi获取智能手环的加速度和陀螺仪数据（采样率≥100Hz）。

2. 摔倒判定逻辑：

   • 关键点分析：使用AlphaPose模型提取17个关键点，计算躯干中线与地面的实时夹角（阈值设定为30°）。

   • 运动轨迹检测：通过卡尔曼滤波预测人体质心运动轨迹，若垂直速度骤增后归零（如>2m/s²），判定为摔倒。

   • 上下文推理：结合场景信息（如医院床位、卫生间）调整判定阈值，减少误报。

3. 模型训练与优化：

   • 数据集：采用公开数据集（如UR Fall Detection）与自采集数据（涵盖不同年龄、体型）。

   • 数据增强：添加运动模糊、遮挡模拟（遮挡率20%-50%），提升泛化能力。

   • 模型架构：基于Two-Stream网络（空间流+时间流），融合视觉与传感器数据，AUC可达0.97。

系统集成与部署：

• 边缘-云端协同：本地设备实时处理，云端存储历史数据并训练全局模型。

• 隐私合规：视频流经匿名化处理（模糊非目标人物），符合GDPR/CCPA要求。

应用与案例：

• 养老院：2023年某试点项目实现摔倒检测准确率92%，响应时间≤8秒。

• 体育训练：监测运动员落地姿态，预防运动损伤。