RGBD 跌倒检测是一款用于养老护理与医疗监护场景的 RGB-D 相机（RGB-D Camera）系统级解决方案，基于 ToF 深度相机（ToF Depth Camera）技术，具备离线跌倒识别、多姿态检测与隐私保护能力。
该解决方案是一种基于 ToF（飞行时间）3D 传感技术的系统级跌倒检测平台，专为养老护理、辅助医疗和智能空间应用而设计。整个软件栈在嵌入式平台上运行，使用 C++ 实现，通过利用深度数据结合机器学习和深度学习的混合方法，系统实现对人体姿态、活动状态和跌倒事件的精确识别。
这类 RGB-D 相机系统支持多种检测模式，包括跌倒、长时间坐姿和长时间躺姿，具有强大的抗干扰性能，可实现 24/7 连续运行。相比传统摄像头方案，ToF 深度相机在完全黑暗中仍可正常工作，且不采集可识别的面部信息，更好地保护用户隐私，适合医疗健康（Healthcare）和人工智能视觉（AI Vision）应用场景。
| 深度分辨率 | 640 × 480 / 320 × 240 (可根据应用需求配置) |
| 视场角 | H100° × V75° (±5%)，实现全面房间覆盖 |
| 接口类型 | 有线以太网 / Wi-Fi / 可选 4G 模块 |
| 功耗 | ≤ 3 W (低功耗，支持连续运行) |
| 传感器 | ToF (飞行时间) 深度相机，带主动照明 |
| 工作温度 | -10°C 至 55°C (适用于各种室内环境) |
| 弱光能力 | 完全黑暗环境下可正常运行 (无需可见光) |
| 检测精度 | 漏检率 ≤ 2%，误报率 ≤ 2% |
该系统采用机器学习与深度学习相结合的混合算法架构，在嵌入式平台上完全离线运行。通过 ToF 深度相机获取的深度数据，系统可精确识别人体姿态变化，区分真实跌倒与日常活动（如坐下、躺下）。这种边缘计算（Edge Computing）设计不仅降低了网络带宽需求，还确保了数据隐私，特别适合机器视觉（Machine Vision）和人工智能视觉在医疗与养老场景中的部署。
Q1：该系统是否需要在有光环境下工作？
A：不需要。RGBD 跌倒检测基于 ToF 深度相机技术，可在完全黑暗中可靠运行，无需可见光依赖，适合 24/7 连续监测场景，保障老年人夜间安全，是机器人视觉（Robot Vision）和人工智能视觉在低光环境下的理想选择。
Q2：数据是否会上传到云端？隐私如何保障？
A：不会。该系统采用完全离线嵌入式部署，所有算法在本地运行，不依赖云端处理，确保数据隐私和系统稳定性。ToF 深度相机不采集可识别的面部信息，符合医疗和养老护理场景的隐私保护要求。
Q3：检测精度如何？误报率高吗？
A：系统检测精度高，漏检率 ≤ 2%，误检率 ≤ 2%。通过先进的干扰抑制算法，可有效过滤日常活动（如坐下、躺下），仅对真实跌倒事件进行报警，适用于机器视觉和人工智能视觉安全监测场景。
Q4：支持哪些通信方式？如何接入现有系统？
A：支持有线以太网、Wi-Fi 和可选 4G 模块，可灵活接入养老机构、医院或家庭的现有网络基础设施。系统提供标准 API 接口，便于与第三方管理平台集成，实现统一的机器视觉监控与预警。
如果您需要样机测试、报价支持，或希望讨论 RGBD 跌倒检测在医疗健康、人工智能视觉、机器视觉场景中的适配方案，欢迎直接联系。
电话：+86 18668087462（微信同号）
中文
English
苏公网安备32059002004738号