智慧养老中AI行为识别分析技术的应用

2020年4月27日，上海市民政局联合市经信委梳理并发布了首批12个智慧养老应用场景需求。这12个场景具体分为四类：

【安全防护类】共6个，包括老年人防跌倒、紧急救援、认知障碍老人防走失、机构出入管控、智能查房、智能视频监控等场景。

【照护服务类】共2个，包括老年人卧床护理、家庭照护床位远程支持等场景。

【健康服务类】共2个，包括老年慢性病用药、机构无接触式智能消毒等场景。

【情感关爱类】共2个，包括老年人智能语音交流互动、智能相伴等场景。

今天，我们重点展开说说安全防护类中的“智能视频监控”场景，看看它在养老行业具体是怎么应用的。

一、现状及需求分析：缺乏提前预警机制

传统视频监控其实挺被动的，更多时候只能充当“事后诸葛亮”——拿来取取证、翻翻录像，但真正要做到提前发现、提前预警，几乎不可能。因为监控者是人，人眼盯屏幕这件事本身就有天然的局限：报警精度差、误报漏报多、响应时间长，事后分析录像更是费时费力。这些缺陷让整套系统的安全性和实用性大打折扣，自然很难满足养老安防这类高要求、高敏感的场景。

针对这些痛点，微视图灵团队开发了一套智能视频监控技术。核心思路是让监控从“被动”转为“主动”：系统可以全天候、不间断地对视频画面进行检测，自动发现画面中的异常情况，从而更高效地协助安全人员处理危机，同时大幅降低误报和漏报。这才是养老安防真正需要的解决方案。

二、AI行为识别分析技术（智能监控/行为监控）

1. 概述： 这项技术的核心是一套基于AI神经网络的深度学习算法。它通过实时分析视频流，从画面中勾勒出人体骨架结构，根据人的姿态特征和肢体运动轨迹，计算出各种异常行为。随后，系统会通过活体算法、动作序列计算等手段二次确认目标确实是“人”，确认无误后立即触发弹屏预警，并同步调用事件发生前后的视频流。更关键的是，它还能通过人脸识别、人体识别等算法，从视频中提取出最清晰的人脸图和人体图——人脸用于身份比对，人体用于特征提取，从而分析出触发预警的当事人的详细信息。

2. 涉及算法： 这套系统涉及的算法并不少：AI神经网络的深度学习算法、视频结构化技术、人脸识别算法、人脸比对算法、人体识别算法、物体识别算法、活体算法、3D画面矫正算法、移动侦测算法、图像比对算法、物体轨迹算法、人体跟踪算法等等。简单说，它们各自负责不同的“眼睛”和“脑子”，协同完成从识别到预警的全流程。

3. 神经网络算法示意图：

系统触发预警后，会自动存储事件的相关信息，包括事件截图、事件录像、抓拍截图等基础数据。更重要的是，系统会对这些信息进行统计和分析，提供风险指数、防控能力、应急处置等关键指标，供管理人员参考和决策。

4. AI行为识别技术在智慧养老中的应用：

具体到养老场景，这套技术可以做的事情非常多。以下是一些典型应用：

（1）不慎倒地智能识别： 当老人不慎摔倒——无论是全躺、趴地还是半身坐地，系统都定义为跌倒事件。在养老院里，老人摔倒的紧急程度不言而喻。早发现、早处理，能避免太多意外。从老人跌倒到系统检测并预警，3秒内完成。

（2）紧急求救智能识别： 老人遇到紧急情况，或者身边的老人发生异常，可以对着摄像机举手求救。在没有紧急求助按钮的场景里，这个动作就是最直接的“SOS”。举起双手到系统预警，同样是3秒内。

（3）异常徘徊智能识别： 午休或特定时间段，如果还有老人在活动区域徘徊、不回去正常休息，超过设定时间就定义为异常徘徊。系统能快速定位那些“还没归位”的老人，及时提醒或干预。

（4）超时滞留智能识别： 夜晚该休息的时候，如果有老人还在活动区域长时间滞留，系统会标记为超时滞留。逻辑和徘徊类似，但时间设定更长、容错空间更大。一旦超出设定时间，立即预警。

（5）聚集围观智能识别： 当老人聚集人数超过设定数量，系统会判断为聚众围观。除了宿舍、用餐区等正常多人场景，其他区域一旦出现多人聚集，管理人员就应主动去查看，排除异常。达到设定人数立即预警。

（6）特定区域闯入智能识别： 如果有人闯入特定区域（如周界、楼梯间），系统定义为非法闯入。周界闯入用于安防，楼梯间闯入则更多是关爱——关注老人走楼梯的全过程，或及时提醒老人改走电梯，以防意外。警戒区域有人闯入后，3秒内触发预警。

（7）危险攀爬智能识别： 围墙、建筑物外墙、危险楼梯扶手等区域，一旦有人攀爬，系统立即预警。这个功能主要用于周界安防，完全可以替代传统红外报警系统。从动作发生到预警，3秒内（不含网络延时）。

（8）夜间离床智能识别： 夜晚睡觉时，老人突然起身去上厕所，系统会记录为夜间离床。整个过程中，护理人员都能关注到老人的动态，万一发生跌倒或其他意外，可以第一时间施救。

（9）入厕超时智能识别： 老人进入厕所后，如果超过系统设定的时间还没出来，系统会标记为超时（只检测厕所门口，不涉及内部画面）。老年人上厕所时间过长，很可能是出了意外。系统会及时提醒工作人员关注。建议部署在高度瘫痪或年龄较大的老人房间，同时兼顾隐私考量。

（10）尾随跟踪智能识别： 老人在出入口出门时，如果身后有人跟随，系统会判定为尾随事件。这在认知障碍老人区域尤其常见——他们可能跟着护工开门就溜出去，或者在门口尾随别人走出。系统会在尾随发生时立即预警。

（11）久坐不动智能识别： 老人在室外坐在椅子上，维持同一姿势超过设定时间，系统会判断为久坐不动。这种情况往往意味着老人可能身体不适或陷入某种困境，值得关注和确认。

（12）值班睡岗智能识别： 摄像机检测到值班人员超过设定时间未活动或活动频率极低，系统会判断为睡岗。夜晚值班睡觉，岗位形同虚设，一旦发生突发情况后果不堪设想。系统会及时提醒。

（13）值班缺岗智能识别： 应该有人值守的场景，如果长时间无人，系统会标记为缺岗。这个功能除了常规岗位，还能灵活用于巡逻场景——比如某些区域不需要一直有人，但需要定期到岗巡逻，缺岗检测同样适用。人员离开后达到设定时间立即预警。

三、AI行为识别分析技术应用优势

这套方案针对养老机构的实际需求设计，核心优势可以概括为以下几点：

【预警功能】 主动对视频信息进行智能分析，在危险行为发生之前就能自动识别并完成预警——而不是等事情发生了再被动响应。

【监控功能】 7×24小时全天候视频自动智能分析，无需值班人员长时间盯着监视器。只有在发生预警时，系统会通过声音报警和语音提示值班人员处理。同时，也可以通过微信公众号等渠道推送报警信息。

【智能分析】 对视频画面进行实时分析，识别可疑行为并生成报警事件记录。事后检索时，按事件类型查询非常方便，无需像传统方式那样逐帧翻看录像。

【易管理】 监控中心通过中心管理平台软件，可以实现监控系统的统一调度和集中控制管理。远端也能方便地对前端智能设备进行控制、参数配置甚至版本升级。客户端软件同样可用。

【可利旧】 智能视频监控设备通过同一网络摄像机进行分析，无需对原有监控系统和前端设备做任何变动。安装简单、灵活，保护了既有设备投资。

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