依托于ToF深度數(shù)據(jù)搭建的AI算法專家模型數(shù)據(jù)深度學習網(wǎng)絡，能夠完成對跌倒、坐臥、緩步等人體姿態(tài)的準確性識別。智能ai行為識別監(jiān)測可以對人員異常行為在線監(jiān)控，將獲得的視頻信息根據(jù)AI行為檢測算法深入分析，當人員行為不符規(guī)則要求時，立即觸發(fā)警報信息。針對有關工作區(qū)域員工的動作行為自動識別用于實際場景下能夠實現(xiàn)人員的疲憊識別和離崗識別。

區(qū)別于穿戴式監(jiān)測設備和攝像監(jiān)測設備，該公司的智慧養(yǎng)老設施為老人提供的是無觸碰監(jiān)護，不用老人積極配合穿戴及其定時進行設施充電操作，使用更便捷。扶梯人員摔倒檢測算法能準確識別扶梯上拉桿箱、手推車、嬰兒車及其人員摔倒、排隊密度、逆行等行為，協(xié)助經(jīng)營管理者第一時間發(fā)現(xiàn)危險狀況。傳感器發(fā)展讓物體有了類似人類的觸感、嗅覺、視覺、味覺和聽覺，讓物體變得活起來，是智能產(chǎn)品與外界交互的重要手段。

智慧電力系列算法，對人員不安全行為、環(huán)境風險、設施等各項參數(shù)實現(xiàn)監(jiān)控智能化、實時化分析與隱患告警，打造出電力安全生產(chǎn)創(chuàng)新模式。配備邊緣網(wǎng)關盒子，內(nèi)植入AI天眼算法，還可以有針對性地進行智能多元性緊急事件進行預警信息，比如校園人員聚集、人員摔到識別、危險區(qū)域闖進識別、高位攀爬識別等，智能安全防護學生在學校內(nèi)人身安全。

分析人的眾多行為并與有關固定場景結合得出用戶數(shù)據(jù)分析，比如把工人的實際操作環(huán)節(jié)進行分解，分別在時間、動作標準等多個方面規(guī)范化的數(shù)據(jù)規(guī)則的確立，扶梯出入口以及乘梯區(qū)域設置多場景覆蓋視頻監(jiān)控系統(tǒng)并“智慧大腦”的人工智能算法分析，能夠迅速、精準檢測乘客摔倒、嬰兒車上扶梯、扶梯出入口滯留、乘客逆行、身體探到扶梯外等違規(guī)行為，并通過語音播報、向管理單位發(fā)送預警信息等方式盡早防范，有效預防因人的不安全隱患所引起的意外事件。

人工智能圖像處理算法中的形體動作行為識別技術，在智慧監(jiān)控也起到了重要的作用，在視覺跟蹤過程中，依據(jù)相鄰幀的相關性算法實現(xiàn)目標跟蹤或通過所有幀質檢的全局性關聯(lián)算法實現(xiàn)目標跟蹤。視頻實現(xiàn)實時形體動作行為跟蹤效率比較高，成本低。

個人行為分析主要包括人員的人臉識別、工作人員行為識別、范圍入侵檢測、物品遺留下的檢驗、人群聚集識別、全智能跟蹤等。依托于安全帽內(nèi)置的傳感器，搭配實地攝像頭，自動識別如施工場地內(nèi)人員摔到行為，及早救援，提升人工監(jiān)管效果，確保生命安全。人員摔到識別警報系統(tǒng)人員跌倒檢測系統(tǒng)減少現(xiàn)場人員監(jiān)控風險、提升管理效能。

人員摔到識別警報系統(tǒng)人員跌倒檢測系統(tǒng)有效補救傳統(tǒng)方法技術的不足，提升人工監(jiān)管效果，確保生命安全。摔到檢測識別系統(tǒng)以人性化托養(yǎng)、智能化運營管理，為養(yǎng)老減少成本，減少風險、提升管理效能。AI視頻內(nèi)容的識別主要是針對畫面中目標人物的行為自動識別、分類、預測等，依據(jù)攝像頭捕捉到人體的動作信息，依據(jù)算法對信息數(shù)據(jù)計算出人體姿態(tài)及運動軌跡。