在养老院、家庭护理等场景中，实时跌倒检测对于保障人员安全意义重大。然而，传统跌倒检测方案往往依赖大型服务器或高性能计算设备，成本高且部署不便。如今，轻量化AI模型的出现，让跌倒检测能够在嵌入式设备上轻松部署，为安全监测带来了新的解决方案。

轻量化AI模型实现跌倒检测，图像识别算法是核心。MobileNet系列算法是其中的佼佼者，它专为移动和嵌入式设备设计，具有计算量小、模型体积小的特点。MobileNet采用深度可分离卷积来替代传统的标准卷积，将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤。深度卷积对每个输入通道单独进行卷积操作，逐点卷积则使用1x1的卷积核来融合不同通道的信息。这种分解方式大大减少了模型的参数量和计算量，使得模型能够在资源有限的嵌入式设备上高效运行。
在跌倒检测中，MobileNet会对摄像头捕捉到的图像进行分析，提取人体的姿态特征。通过大量标注好的跌倒与非跌倒图像数据进行训练，模型能够学习到跌倒时人体的独特姿态模式，如身体倾斜角度、肢体分布状态等。一旦检测到符合跌倒特征的画面，嵌入式设备就会立即发出警报。
睿如自研高精度图像识别检测技术，进一步优化了轻量化AI模型在跌倒检测中的应用。该技术通过先进的算法架构和海量数据训练，在保证模型轻量化的同时，显著提升了图像识别的精度和速度。即便在复杂环境下，也能准确识别跌倒行为，让嵌入式设备的跌倒检测更加可靠，为人员安全提供坚实保障。