图像/视频采集

保证图像质量

通过摄像头（如RGB摄像头、深度摄像头）获取包含人体的连续帧图像或视频流，保障采集场景的光照、角度适配检测需求。

 目标检测与跟踪

跨帧跟踪避免目标丢失

从采集的画面中定位人体目标（如通过YOLO、SSD等算法），并对同一人体进行跨帧跟踪，避免目标丢失或混淆。

人体关键点提取

提取关键关节点构建人体姿态模型

识别并定位人体的关键关节点（如头部、肩部、肘部、腕部、髋部等），构建人体骨骼姿态模型，常用算法有OpenPose、HRNet等。

行为特征建模

构建行为特征向量

基于提取的关键点序列，构建行为特征向量，涵盖姿态变化、动作时序规律、肢体运动轨迹等核心信息。

行为分类与识别

分析判定分类行为

将行为特征向量输入训练好的分类模型（如CNN、LSTM、Transformer等），与预设的行为类别（如行走、跌倒、举手）进行匹配，完成行为判定。

 结果输出与预警

输出识别的行为类别及置信度，对异常行为（如危险动作）触发预警信号，同时可将数据上传至管理系统用于统计分析。