老有所依：TSINGSEE青犀养老院智能视频监管方案

2025年12月6日 互联网

老有所依：TSINGSEE青犀养老院智能视频监管方案的技术实践与价值重构

一、养老行业安全监管的痛点与智能化转型需求

我国老龄化进程加速，养老机构数量持续增长，但传统监管模式面临三大核心挑战：人力成本高、响应效率低、风险预警滞后。据统计，养老院跌倒事故中，超过60%因发现不及时导致伤情加重；夜间值班人力不足引发的安全隐患占比达42%。在此背景下，TSINGSEE青犀依托AI视觉分析与物联网技术，推出智能视频监管方案，通过”视频+AI+边缘计算”的融合架构，实现从被动响应到主动预防的监管模式升级。

该方案以TSINGSEE青犀视频汇聚平台为核心，集成多路摄像头、传感器与边缘计算设备，构建覆盖老人行为、环境安全、设备状态的立体化监控体系。其核心价值在于：降低30%以上人力成本，提升50%应急响应速度，减少80%安全隐患漏报率。

二、TSINGSEE青犀智能视频监管方案的技术架构解析

1. 多模态数据融合的感知层设计

方案采用”视频+传感器”双模态数据采集模式：

  • 视频流处理：支持RTSP/ONVIF/GB28181等协议，兼容海康、大华、宇视等主流厂商设备，单节点可接入200+路4K视频流，通过H.265编码优化带宽占用。
  • 环境传感器集成：部署温湿度、烟雾、红外人体感应等IoT设备，数据通过MQTT协议上传至平台，与视频画面实现时空同步。

示例代码（边缘端数据采集）：

  1. # 边缘设备数据采集示例（伪代码）
  2. import paho.mqtt.client as mqtt
  3. from cv2 import VideoCapture
  5. class EdgeNode:
  6.     def __init__(self):
  7.         self.mqtt_client = mqtt.Client("edge_node_01")
  8.         self.video_cap = VideoCapture(0)  # 接入本地摄像头
  10.     def publish_sensor_data(self, temp, humidity):
  11.         self.mqtt_client.publish("sensor/env", 
  12.                                 payload=f"{{'temp':{temp},'humidity':{humidity}}}")
  14.     def stream_video(self):
  15.         while True:
  16.             ret, frame = self.video_cap.read()
  17.             if ret:
  18.                 # 调用TSINGSEE SDK进行AI分析
  19.                 analysis_result = TSINGSEE_AI.analyze(frame)
  20.                 if analysis_result['fall_detected']:
  21.                     self.mqtt_client.publish("alert/fall", payload="FALL_DETECTED")

2. 边缘计算驱动的实时分析引擎

方案在边缘侧部署轻量化AI模型，实现三大核心功能：

  • 跌倒检测：基于YOLOv8-Pose骨架关键点检测，结合速度矢量分析，准确率达98.7%（F1-score）。
  • 异常行为识别：通过LSTM网络建模老人日常活动模式，对长时间静止、徘徊等异常行为实时告警。
  • 环境安全监控：烟雾检测模型（ResNet50架构）响应时间<200ms，误报率低于0.3%。

边缘设备配置建议：

  • 硬件：NVIDIA Jetson AGX Orin（32GB内存）或华为Atlas 500智能边缘站
  • 软件：TSINGSEE Edge AI SDK（支持TensorRT加速）

3. 云-边协同的智能决策系统

平台采用微服务架构，关键模块包括：

  • 视频汇聚服务：支持GB28181国标级联，实现跨区域视频资源统一管理
  • AI分析服务：部署10+种预训练模型，支持自定义模型热更新
  • 告警管理中心：基于规则引擎的告警分级处置（P0-P3四级响应机制）

数据库设计示例（告警信息表）：

  1. CREATE TABLE alert_records (
  2.     id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
  3.     device_id VARCHAR(64) NOT NULL,
  4.     alert_type ENUM('FALL', 'FIRE', 'ABNORMAL_BEHAVIOR') NOT NULL,
  5.     level TINYINT CHECK (level BETWEEN 0 AND 3),
  6.     timestamp DATETIME(3) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3),
  7.     processed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
  8.     snapshot_url VARCHAR(255),
  9.     FOREIGN KEY (device_id) REFERENCES devices(id)
  10. );

三、典型应用场景与实施效益

1. 跌倒事故的秒级响应

某养老院部署方案后，实现：

  • 检测延迟：从发现到告警推送<1.5秒
  • 误报控制：通过多帧验证机制，误报率降至0.8%
  • 处置闭环：告警信息同步推送至护士站、家属APP及120急救系统

2. 夜间安全巡查的智能化替代

方案替代传统人工巡查，实现：

  • 巡查频次：从每小时1次提升至实时监控
  • 覆盖范围：1个边缘节点覆盖30个床位区域
  • 成本节约：单院区年节省人力成本约12万元

3. 慢性病管理的数据支撑

通过行为数据分析，辅助医疗决策：

  • 睡眠质量监测：基于翻身频率、离床时间等数据生成睡眠报告
  • 活动能力评估：计算日均步数、活动范围变化率等指标
  • 用药提醒：结合定位数据，对未按时到达餐厅的老人触发提醒

四、方案实施的关键路径与建议

1. 分阶段部署策略

  • 试点期（1-2个月）：选择1个楼层（20-30床位）进行功能验证
  • 推广期（3-6个月）：完成全院区设备部署与系统对接
  • 优化期（持续）：基于运营数据迭代AI模型

2. 硬件选型参考标准

设备类型 推荐配置 关键指标
智能摄像头 4K分辨率，H.265编码，支持ROI 低照度（<0.01lux），宽动态
边缘计算设备 NVIDIA Jetson AGX Orin 1792-core GPU，64GB内存
环境传感器 工业级设计，IP67防护等级 测量精度：温度±0.5℃，湿度±3%

3. 数据安全合规要点

  • 视频存储：采用国密SM4加密，存储周期≥90天
  • 隐私保护：设置电子围栏，对卫生间等敏感区域自动打码
  • 权限管理：基于RBAC模型实现三级权限控制（管理员、护士、家属）

五、未来演进方向

方案将持续迭代三大能力：

  1. 多模态大模型融合：接入语音、文本等多维度数据，提升异常事件理解能力
  2. 数字孪生应用：构建养老院三维数字模型，实现空间级安全预警
  3. 开放生态构建：提供API接口，支持与医疗系统、政府监管平台的深度对接

TSINGSEE青犀养老院智能视频监管方案，通过技术创新重新定义养老安全标准，让”老有所依”从理念转化为可量化、可感知的智能服务。在人口老龄化与人力成本上升的双重挑战下，该方案为养老行业提供了兼具经济效益与社会价值的解决方案。

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