跌倒与坠床是在老龄人看护与医疗护理过程中会遇到的意外危险事
件。极易造成包括骨折、瘫痪甚至死亡在内的严重后果。如何及时有效
地检测跌倒与坠床事件，对于争取抢救时间，提升治疗效果，挽救受害
者生命有着重要的意义。同时，对于降低养老与医疗机构的运营风险与
法律责任也有着重要的现实价值。
该项研究成果基于先进的立体成像、模式识别与机器学习技术，利
用单视觉传感器，可以全天24 小时，在不受光照和场景变换影响的条件
下完成对跌倒与坠床事件的实时检测（25fps）。检测准确率在90%以上。
同时，所采用的成像机制能滤除颜色细节信息，具有很强的个人隐私保
护功能。相关研究成果已经申请国家发明专利,独创性强，具有国际领先
水平。
该项研究成果可广泛应用于社区、养老与医疗机构，服务于智慧城市
和精准医疗体系的构建。所需的配套条件要求低。
该项成果的市场前景和预期经济效益都十分巨大。以养老市场为例，
截至2014 年末，我国60 岁以上老人2.12 亿人；65 岁以上人口1.38 亿
人。2014 年养老行业市场容量或已达到4.1 万亿元。而目前国内生产老
年人看护设施的公司较少，而且大部分都还停留在中低端的水平上，产
品的质量很难得到保证，而对于智能看护类的设施，国内的相关设施则
更是少之又少。这个在供需端的严重不平衡性，将使本项研究成果在老
年人看护领域的市场前景变得更加广阔。
鄂公网安备 42011102004269号
鄂ICP备18024502号-3 营业执照
