通过 SAIL-RK3576核心板 支撑的 人员倒地识别系统，污水处理厂能够在广阔、复杂的区域内实时监控人员安全，实现意外倒地等事故的秒级响应与干预。搭配多元人形动态监测机制，还可进一步拓展对其他异常动作或不安全行为的识别，持续保障厂区人员的人身安全，并构建更完备的数字化安全管理体系。若您有更多定制化需求，欢迎随时与我们沟通。

一、方案概述

在大面积工业厂区中，工作人员或访客的倒地、摔伤等紧急状况常被遗漏或难以及时发现。为此，借助AI 人形动态识别算法，依托 SAIL-RK3576核心板 进行边缘端实时分析，通过抓取人体关键点和对比正常动态模型，准确判断是否存在倒地或其他异常姿态。一旦检测到人员倒地且持续超过特定时长，系统即刻发出一级预警信号，并通知安全部门或调度室迅速介入处理。

二、主要功能与亮点

1. 精准倒地检测
   • 利用人体关键点姿态评估技术，对比“正常动态模型”，快速识别人员是否出现倾倒；
   • 设置了“姿态变化角度 > 45° 且倒地持续 ≥ 10 秒”等严格判定条件，减少误报。
2. 多元人形动态监测
   • 除倒地算法外，系统可扩展至 长时间停留、久坐、非正常跑动 等其他人形异常检测；
   • 帮助厂区全面掌握人员状态，及时干预可能存在的违规操作或安全隐患。
3. 多场景适配
   • SAIL-RK3576核心板 具有工业级宽温与低功耗特点，可在厂区高湿、高粉尘、室内外等多种环境中稳定运行；
   • 对接厂区现有监控摄像头网络，支持多路视频并行分析。
4. 实时告警与联动
   • 当判定为人员倒地、长时间停留等异常状况后，系统即时向管理平台或安保人员发送报警，助力快速救援与处理；
   • 可结合智能广播或声光提示装置，加强现场预警效果。

三、系统设计说明

1. 硬件组件
   • SAIL-RK3576核心板：接收并处理摄像头视频数据，运行人体姿态分析算法；
   • 摄像头网络：部署在厂区全域，以一定密度覆盖生产车间、走廊、公共区域等，形成 24 小时监控；
   • 电源 & 通信：工业宽压(9–36V)、LAN / Wi-Fi / 5G 网络连接，确保实时数据上传与系统稳定性；
   • 报警 & 通知模块：包括中控室的管理平台、现场声光装置或移动端推送。
2. AI 算法逻辑
   • 实时人体关键点定位：识别人形并捕捉头部、躯干、四肢等关键节点坐标；
   • 姿态对比 & 角度判定：根据关键点变化（如躯干与地面的夹角），判断是否超出 45°；
   • 持续时长计时：若倒地状态持续 ≥ 10 秒，视为真正倒地事件触发；
   • 多重异常监测：在此基础上，可扩展长时间停留、非正常跑动等多种姿态或行为识别规则。
3. 运维与扩展
   • 后台管理平台：可查看所有异常事件报警、人员位置与时间信息，便于后续统计分析与管理；
   • 定制阈值与规则：厂区可根据实际需求及风险偏好，自行调整倒地角度、持续时间等条件；
   • 跨场景集成：还可与其他安全监测方案（火焰烟雾识别、设备指示灯状态检测等）协同运作，形成全方位一体化安全监控体系。

四、流程说明

1. 摄像头 实时拍摄厂区内人员动态画面，将视频流传输至 SAIL-RK3576核心板；
2. 核心板内置的 AI 人体姿态识别算法 对捕捉到的人形关键点进行角度与动作判断；
3. 当 倒地角度或其他异常参数 超过预先设定阈值并持续一段时间，系统判定为人员意外倒地，立即触发 报警模块；
4. 报警同步送至 管理平台或安保系统，以便后续紧急处置或救援。

五、场景示例