據(jù)國家衛(wèi)健委預計,到2035年,我國60歲及以上老年人口數(shù)量將突破4億,在總?cè)丝谥械恼急葘⒊^30%。

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(yǎng)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(xiàn)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(fā)者用平臺便捷、高效地實現(xiàn)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(xù)降低AI應用開發(fā)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(tài)融合與AI能力優(yōu)勢兼?zhèn)涞膹姶笃脚_,AidLux不僅為AI項目開發(fā)、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(fā)現(xiàn),搭載AidLux的高通芯片性能提升效果能夠超越官方數(shù)據(jù)30%以上。
AidLux開發(fā)者們主要用人體姿態(tài)目標檢測和人體關鍵點檢測兩種方式實現(xiàn)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(xiàn)的老年人摔倒檢測首先需要進行數(shù)據(jù)采集,對摔倒和非摔倒姿態(tài)進行標注;

標記摔倒姿態(tài)
標記非摔倒姿態(tài)
然后將標注完成的數(shù)據(jù)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(xiàn)老人摔倒檢測。
使用人體關鍵點檢測方式實現(xiàn)的老人摔倒檢測與上述方式不同,它是基于現(xiàn)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(xiàn)的,無需進行額外的數(shù)據(jù)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(xiàn)老人摔倒檢測。
部署環(huán)節(jié),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(zhí)行檢測代碼,可以看到結(jié)果輸出——“有人摔倒”

安裝所需要的庫,運行代碼

結(jié)果輸出
除了可以通過遠程連接在電腦端方便地實現(xiàn)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(jié)果輸出——“有人摔倒“

當然,在實際使用中,還需要根據(jù)實際情況進行數(shù)據(jù)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(yī)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(fā)者也提供了一些方法,大家可以前往開發(fā)者社區(qū)查看詳情。
持續(xù)降低AI應用開發(fā)技術門檻,幫助開發(fā)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(fā)者與AidLux一起實現(xiàn)AI,實現(xiàn)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(chuàng)新互聯(lián)
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