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跌倒預警與離床監測
跌倒預警與離床監測
跌倒預警與離床監測
跌倒預警與離床監測
老人照護解決方案
跌倒預警與離床監測
在不打擾長者的前提下,即時偵測跌倒、久躺、離床等高風險事件,降低誤報、縮短通報反應時間,並提供可回放的事件證據。
預約諮詢
可驗收 KPI:FPR/FNR、Latency、FPS
可串接:Webhook / API / 告警平台
事件可追溯:片段 + 時間軸標註
反應速度
縮短通報時間
以場域驗證為準(PoC 可量測)
誤報成本
降低誤報負擔
以人員可處理為門檻設定
證據鏈
事件可回放可追溯
事件片段 + 時間軸 + 標註
你正在面對的問題
讓決策者快速對焦:風險、成本、證據。
夜間風險高
跌倒或離床若未即時發現,容易造成二次傷害。
人力不足
照護人員無法長時間盯監視器或逐床巡查。
誤報成本高
傳統移動偵測容易把翻身、被子、光影當異常。
缺乏證據鏈
事後難釐清發生時間、持續多久、是否有先兆。
我們怎麼做(How it works)
把影像轉成「可行動的事件」
姿態/人形理解:辨識人體狀態與關鍵姿態線索
序列判讀:從「站立 → 失衡 → 倒地 → 久躺」判斷事件
事件輸出:時間、類型、嚴重度、事件片段、時間軸標註
告警串接:Webhook / API 對接既有平台或通知系統
回填與優化:真/假警報回填,持續降低誤報
註:實際效果以 PoC 場域驗證為準,我們會把 KPI 與驗收方式先定義清楚。
相機
邊緣推論
(Edge)
事件輸出
告警/串接
Webhook/API
事件內容(Example)
• Fall(高風險)
• 時間:2026/03/04 09:12
• 片段:前後 10 秒 + 時間軸標註
通知:護理站/手機
可偵測事件類型
先上線核心事件,再逐步擴充
高風險
跌倒(Fall)
判斷站立/行走到倒地的序列,提供事件證據。
高風險
久躺(Prolonged Lying)
倒地或躺臥超過門檻時間(可配置 30s / 60s / 120s)。
中風險
離床(Bed-exit)
坐起 → 下床 → 離開床邊區域,支援區域規則。
中風險
徘徊 / 不穩步態
以序列特徵評估風險,降低夜間事故。
延伸
異常姿態
長時間彎腰、趴伏、半坐半躺等,依場域定義。
延伸
坐起(Sit-up)
作為離床前兆或復健動作的行為紀錄。
導入與串接
SDK / 規則 / 告警介接與可維運設計
可串接項目
告警推送:Webhook / REST API(可對接既有平台)
事件內容:事件 ID、類型、嚴重度、時間、片段位置
事件證據:事件前後 5–15 秒片段(可配置)
權限與稽核:查看 / 下載 / 規則管理分級
維運:日誌、監控、版本控管與回滾流程
交付物
推論 SDK(含版本資訊、硬體需求)
規則配置表 + 測試案例(驗收用)
部署文件、整合 API 文件(對接用)
相機
IR/低照度
邊緣推論
事件服務
Event ID / Type / Severity
Clip / Timeline / Metadata
告警平台 / App
Webhook / REST API
Dashboard / 回放
KPI 與驗收方式
避免「感覺有用」:用可量測指標交付
誤報率(FPR)
以每台相機每日誤報量衡量人員負擔,並透過規則優化與資料回填持續下降。
漏報率(FNR)
透過抽樣回看與事件對照評估漏報情況,優先確保高風險事件不被忽略。
告警延遲(Latency)
量測事件發生到告警通知送出的時間,實際延遲依部署架構而定。
PoC 驗收流程(範例)
Week 1:
需求 / KPI 定義、相機角度確認
Week 2:
資料盤點、MVD、初版規則
Week 3:
場域上線驗證、誤報 / 漏報分析
Week 4:
調參完成、PoC 報告與建議
註:目標門檻需依場域與人力配置設定,避免用不合理的假數字承諾。
隱私與資安
降低顧慮:只傳必要資訊,權限可控
最小化資料
可只上報事件元資料(時間 / 類型 / 嚴重度),影片留在本地。
只保留事件片段
可設定只保存事件前後片段,不做長時間錄影。
權限與稽核
查看 / 下載 / 管理分級,並保留操作紀錄。
FAQ
把常見疑慮一次回答
Q:PoC 需要多久?
A:常見 2–4 週可完成初版驗證,並出具 KPI 報告與下一步建議。
Q:夜間低光怎麼處理?
A:建議 IR / 低照度相機並使用夜間參數組;在 PoC 先驗證。
Q:遮擋(棉被 / 護欄 / 多人)會不會誤判?
A:以多特徵融合 + 區域規則 + 門檻調整降低誤判,並以回填持續改善。
Q:可以串接既有告警平台嗎?
A:可。透過 Webhook / REST API 送出事件 ID、類型、嚴重度與片段位置。
想先評估你們場域可行性?
我們可以先用 30 分鐘釐清相機角度、KPI 與資料條件,給你 PoC 建議與時程。
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