场景痛点：夜间监护的三大难题

凌晨3点的养老院走廊，护工每隔2小时就要手动巡查。我们接触过的87%养老机构面临相同困境：1.夜间红外摄像机存在动态模糊，老人跌倒动作难以捕捉；2.传统移动报警按钮实际使用率不足30%；3.护工手机APP告警存在10-15秒推送延迟。某福利院曾因夜间跌倒响应延迟导致理赔纠纷，最终促使他们寻求技术升级。

BVS-AI视频分析系统闭环方案

倍特威视采用边缘计算+中心分析的混合架构。前端部署支持ONVIF协议的智能摄像机，通过BVS-AI视频分析服务器实现：

跌倒检测算法采用时空双流架构，对红外视频中的姿态变化进行三维建模
分级告警机制：轻微动作异常触发本地声光提醒，严重跌倒直接联动护士站电子看板
算法沙盘技术允许客户自行调整敏感度阈值，适应不同体型老人特征

在武汉某老年公寓项目中，我们将原有模拟摄像机利旧改造，通过增加AI分析模块实现：

1. 跌倒识别准确率从72%提升至96.8%

2. 夜间误报次数从日均23次降至4次

3. 告警响应时间压缩至3秒内

关键技术差异化

区别于通用视觉算法，我们针对养老场景做了特殊优化：

大小模型协同：小模型负责实时人体检测（部署在边缘设备），大模型专注行为分析（运行在中心服务器）
支持国产算力：同一套算法可适配华为昇腾、寒武纪等国产芯片
运维可视化：后台可查看每路视频的算法置信度曲线，快速定位摄像头遮挡等问题

交付服务能力

项目落地时我们提供：

标准RESTful API接口，支持与HIS系统对接
7天完成从设备安装到算法调优的全流程
个性化定制服务：某客户需要增加离床超时预警功能，我们2周完成开发部署

国家高新技术企业背书，15年行业经验积累的800+项目中，养老看护方案已应用于23个省市的186家机构。上周刚完成的上海某福利院项目，利用现有网络基础设施，3天即完成系统上线。

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