01跌倒檢測兩大技術路線：姿態骨架 (Pose) vs. 3D-CNN

行為辨識比靜態物件辨識更複雜，因為需要分析時間維度上的動作連續性：

  • 姿態骨架變動分析 (Pose-based)：透過 MediaPipe / YOLOv8-Pose 提取人體 17 個關節點。當質心高度迅速下降且身體長寬比由立姿變為橫躺，且速度超過閾值時判定為跌倒。
  • 3D-CNN / SlowFast 網路：同時對空間與時間特徵進行 3D 卷積，能精準區分「快速蹲下」與「真實跌倒」的細微差異。

02危險區域攀爬與入侵追蹤 (Virtual Fence)

在系統中設定虛擬警戒線 (ROI Polyline)。AI 會追蹤人員軌跡向量，一旦判定目標越過警戒線或出現攀爬動作，立即觸發警報器與通訊軟體推播。

FAQ常見問題解答

系統在夜間暗光環境下還能精準辨識嗎？

只需搭配紅外線夜視攝影機即可。我們的姿態骨架模型對光線不敏感，夜間辨識率依然高達 95% 以上。

鳳凰程式工坊提供哪些智慧安防服務？

我們提供跌倒/攀爬/打鬥 AI 辨識模組開發、CCTV 串流對接與 LINE / Telegram 警報即時推播系統整合。