📊 模型训练成果 (Training Analysis)
Precision-Recall 曲线
归一化混淆矩阵
📈 训练结论分析
经过 50 轮次的深度迁移学习优化，模型在自建跌倒数据集上的各项核心指标均取得突破性进展，全类平均精度（mAP50）达到 0.85。实验结果表明，模型已具备极高的姿态辨识能力与鲁棒性。
基于边缘AI与轻量化 YOLOv8n-Pose 的高精度跌倒监测终端。专为独居长者设计，独创「毫秒级视觉识别 + 适老化自然语义交互」双重过滤机制，在保障隐私的同时，重塑居家养老的安全标准。
开箱即用的边缘AI跌倒监测套件
基于轻量化 YOLOv8-Pose 模型，实时提取人体 17 处骨骼关键点。独创「空间倾角 + 包围框宽高比」双重校验逻辑，在光照多变、遮挡等复杂场景下依然保持极高检出率。
搭载边缘端语音合成与识别模块。捕捉到疑似跌倒后，系统主动发起语音问询，通过自然语言解析判定长者真实风险状态，从根源上解决传统设备“误报率高”的痛点。
构建云边协同的四维报警链路。毫秒级触发本地声光警示反馈，并无缝衔接发送 SOS E-Mail 到预设紧急联系人，内含跌倒者跌倒状态捕捉确保生命救援信息 100% 触达。
实时推理帧率 (FP16+TRT加速)
端到端处理时延
紧急E-MAIL短信触达率
系统采用“云-边-端”异构架构设计。边缘端（NVIDIA Jetson）作为算力底座，实现视频流本地闭环处理，坚守“隐私不出门”的底线；本地终端负责调试设备，更新信息，实现实时监控；云端则负责异步高并发警报分发，确保在各种网络环境下具备灾备级的数据能力。
针对嵌入式设备算力瓶颈，深度集成 TensorRT 进行全链路优化。通过算子融合及 FP16 半精度推理技术，将推理效率提升约 45%，成功在有限算力下实现了监控级的流畅度。
系统仅在边缘侧内存中进行瞬时特征提取，处理后即刻销毁原始画面，不存储、不上传任何隐私图像。仅输出脱敏后的结构化报警信息，从根本上消除了长者对视觉监控的顾虑。
Precision-Recall 曲线
归一化混淆矩阵
经过 50 轮次的深度迁移学习优化，模型在自建跌倒数据集上的各项核心指标均取得突破性进展，全类平均精度（mAP50）达到 0.85。实验结果表明，模型已具备极高的姿态辨识能力与鲁棒性。
