在电力行业，巡检工作通常涉及复杂环境和高风险区域，如变电站、输电塔、地下电缆隧道等。工作人员在这些区域作业时，可能会因地面湿滑、设备障碍、疲劳等因素导致跌倒，从而引发安全事故。传统的人工监控方式难以实时、全面地保障工作人员的安全，因此，“人员跌倒检测”算法应运而生,基于身体姿态算法监控人员的肢体状态，对指定区域内的人员跌倒现象进行实时检测
痛点分析
人工监控不足：电力巡检区域广泛且复杂，人工监控难以做到全面覆盖，容易漏掉跌倒事件。
高风险环境：电力巡检工作环境复杂，存在诸多安全隐患，跌倒可能导致严重后果。
应急响应延迟：人工监控无法实时发现跌倒事件，可能导致救援延迟，增加事故风险。
数据记录缺失：传统监控方式难以记录跌倒事件的详细信息，不利于事故原因分析。
算法价值
实时监控与预警：通过安装在巡检区域的摄像头，结合计算机视觉和深度学习技术，“人员跌倒检测”算法可以实时监测工作人员的行为，一旦检测到跌倒事件，立即触发警报。
高准确性与可靠性：算法利用人体姿态估计和行为识别技术，能够准确区分正常活动与跌倒行为，减少误报。
全天候工作：该算法可以24小时不间断运行，确保在任何时间段都能及时发现跌倒事件。
数据记录与分析：系统会自动记录跌倒事件的时间、地点和过程，便于事后分析事故原因，优化安全管理措施。
降低人力成本：相比人工监控，该算法可以自动化运行，减少人力投入，同时提高监控效率。
智能联动：系统可以与其他设备联动，如自动通知急救人员、触发现场警报等，形成完整的应急响应体系。
应用场景示例
在某变电站的巡检工作中，工作人员佩戴安全设备进入高压设备区。此时，“人员跌倒检测”算法通过现场摄像头实时监控工作人员的行为。当一名工作人员因地面湿滑不慎跌倒时，算法立即识别出跌倒行为，并触发警报。系统通过语音警报提醒现场人员，并将跌倒事件的详细信息发送至后台监控平台。同时，系统联动现场警报装置，通知其他工作人员迅速前往救援，确保事故得到及时处理