场景痛点：夜间监护的三大盲区
凌晨2点的养老院走廊里，护工不可能时刻盯着每个房间。我们见过太多案例：老人起夜跌倒后，往往要等到天亮交接班才被发现。三个核心痛点尤为突出：
- 传统红外探测无法区分”跌倒”与”正常躺卧”，误报率超40%
- 老旧监控摄像头在低照度环境下成像模糊，关键动作特征丢失
- 多系统数据割裂，护工需要同时盯着门磁、床垫传感器和视频画面
闭环解决方案：BVS-AI视频分析系统实战架构
采用边缘计算+云端协同架构，在养老院部署三层次防护网：
1. 前端感知层：改造现有200万像素摄像机，通过我们的低照度增强算法，在0.001Lux照度下仍可识别跌倒动作特征
2. 边缘分析层：部署BVS-AI视频分析服务器，运行专为养老场景优化的YOLOv5s+Transformer混合模型，实现：
- 跌倒检测准确率98.7%（第三方测试数据集）
- 穿衣检测（识别未穿外裤即预警）
- 滞留预警（卫生间超时未出触发报警）
3. 平台层：与护理呼叫系统深度对接，报警信息直接推送至移动护理PAD，形成”感知-分析-处置”闭环
关键技术创新点
- 大小模型协同：白天启用大模型进行精细行为分析，夜间切换为轻量化模型保障实时性
- 多模态校验：融合视觉分析、红外热成像和声音特征，将误报率控制在3%以内
- 国产化适配：同时支持华为Atlas和英伟达Jetson系列边缘设备
落地成效：武汉某康养中心案例
该机构原有32路模拟摄像头完成数字化改造后：
- 夜间跌倒识别响应时间从平均26分钟缩短至11秒
- 护工巡视频次减少60%，人力成本下降明显
- 通过ISO 13482安全认证，符合养老服务机器人标准
交付优势：工程商最关心的四个事实
- 支持ONVIF协议设备利旧，原有监控系统利用率提升70%
- 提供标准RESTful API，与主流养老管理平台已完成预对接
- 单台边缘服务器最多处理16路视频流，部署周期≤2个工作日
- 算法模型支持在线迭代，无需现场升级硬件
国家高新技术企业背书，15年视觉分析技术沉淀。在养老领域已落地47个项目，最长稳定运行纪录达5年8个月。
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