據國家衛健委預計，到2035年，我國60歲及以上老年人口數量將突破4億，在總人口中的占比將超過30%。

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屆時我國將進入重度老齡化階段。面對日益嚴峻的老齡化趨勢，AI助老、智慧養老被加速提上日程。

對于老年人，特別是獨居老人來說，摔跤跌倒無疑是隱藏在日常生活中的“頭號威脅“。AI助老也因此體現出它重要的價值。

程序猿對老人的愛也很浪漫。最近就有AidLux開發者用平臺便捷、高效地實現了老人摔倒檢測demo，切實為老人日常生活保駕護航。

AidLux致力于持續降低AI應用開發和落地技術門檻，專注解決AIoT異構及碎片化問題。

作為跨生態融合與AI能力優勢兼備的強大平臺，AidLux不僅為AI項目開發、部署、落地提供了全流程的工具鏈支持，還能有效增強芯片性能——驗證發現，搭載AidLux的高通芯片性能提升效果能夠超越官方數據30%以上。

AidLux開發者們主要用人體姿態目標檢測和人體關鍵點檢測兩種方式實現了老人摔倒檢測，我們先展開看目標檢測的方式。

基于YOLOV5目標檢測模型實現的老年人摔倒檢測首先需要進行數據采集，對摔倒和非摔倒姿態進行標注；

標記摔倒姿態

標記非摔倒姿態

然后將標注完成的數據輸入YOLOv5目標檢測模型中，提取人體行為特征，訓練得到跌倒檢測模型。

最后通過AidLux將打包完成的跌倒模型部署在安卓設備上進行推理運行，即可輕松實現老人摔倒檢測。

使用人體關鍵點檢測方式實現的老人摔倒檢測與上述方式不同，它是基于現有的人體關鍵點檢測模型加上一些關鍵點位置條件計算實現的，無需進行額外的數據采集與標注訓練。

隨后，同樣通過AidLux將模型部署在安卓設備上，運行實現老人摔倒檢測。

部署環節，我們以關鍵點檢測模型為例，看看模型在AidLux上部署運行的操作步驟。

首先使用Cloud_ip，在電腦上訪問你的AidLux。

通過云端桌面訪問文件夾，將打包好的的模型文件上傳到Home目錄下；

打開對應文件，可選擇設置進行視頻檢測還是圖片檢測；

打開AidCode，安裝好所需要的庫，執行檢測代碼，可以看到結果輸出——“有人摔倒”

安裝所需要的庫，運行代碼

結果輸出

除了可以通過遠程連接在電腦端方便地實現跌倒檢測以外，在安卓設備端操作也同樣可以：

直接在安卓設備上打開AidLux桌面上的AidCode，選擇對應文件后開始運行，能看到結果輸出——“有人摔倒“

當然，在實際使用中，還需要根據實際情況進行數據儲存和信息反饋等功能的完善。

比如儲存老人摔倒時的圖片以便于醫護人員判斷老人摔傷的位置、通過接入微信服務號等方式實時推送老人摔倒警告信息等等。

AidLux開發者也提供了一些方法，大家可以前往開發者社區查看詳情。

持續降低AI應用開發技術門檻，幫助開發者用科技的力量向世界釋放善意，是我們愿意看到的事。

期待更多開發者與AidLux一起實現AI，實現愛。

感謝關注，我們下期再見！

第三期

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分享名稱：用AidLux跑老人摔倒檢測項目，看AI助老輕松落地-創新互聯
文章網址：http://www.yijiale78.com/article24/hhdje.html

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