智慧公安人脸识别比对系统（五十三）人体姿态估计与人员跌倒检测
智慧公安以云计算、大数据、物联网、人工智能和移动互联网技术为支撑，以“打、防、管、控”为目的，综合研判为核心，共享信息数据资源，融合业务功能，再造业务流程，构建智慧公安人工智能应用平台。
视频监控是安全防范系统的重要组成部分，监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。视频监控主要包括城市公共区域建设的“天网”系统、社会视频监控系统、卡口监控系统。视频监控采集的视频图像数据具有极高的价值。当发生案件时，可以运用视频监控发现线索、锁定目标、证实犯罪，作为新的侦查途径。
视频识别主要包括视频信息的采集及传输、视频检测和分析处理三个环节。通过智能分析模块，对视频画面进行识别、检测、分析，对异常情况进行目标和轨迹标记。智能分析模块基于人工智能和模式识别原理的算法。
人体姿态估计与人员跌倒检测
人体姿态估计，基于深度学习模型，旨在识别和分析人体姿态。通过视频监控摄像头捕捉实时视频图像，识别人体关键点，并根据这些关键点判断人体的姿态状态，如站立、行走、跳跃和人员倒地。人体关键点依次标记了人体主要的关节和重要部位，包括鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左踝、右踝。
人员跌倒是导致其伤残、失能甚至死亡的主要原因之一。老年人跌倒后不能及时发现并寻求帮助，会使后果更加严重。基于计算机视觉的视频分析识别技术，通过人体关键点检测算法，实时检测视频监控中人员跌倒事件，及时生成预警信息，显得至关重要。基于经典的多人姿态估计方案，检测人体关键点，并结合目标检测与姿态估计，具备较高的实时性。
基于沃达德人工智能平台，运用计算机模拟和延伸人脑功能，模仿人脑所从事的推理、识别、理解、设计、学习、思考等思维活动，以此解决预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。
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