看护不足
养老院人员配比低，一位护理员照看多位老人，无法做到全天候贴身看护，倒地不起、离床等突发事件发现不及时。
INDUSTRY SOLUTION
养老康养空间感知 解决方案
面向养老机构、康养软件商和社区养老平台，在不侵犯老人隐私的前提下，通过普通网络摄像机 + 云端AI大模型 + 开放接口，为养老看护系统加入视觉AI能力。无需边缘盒子、无需高端前端算法，通过定时抓拍、人形触发、移动侦测触发后的云端大模型分析，识别倒地不起、离床、危险区域进入等空间事件并联动告警；同时可为平台原有的传感器系统提供视频联动能力，做到事件可追溯，让被动看护变为主动守护。
空间感知云端识别触发抓拍隐私保护视频联动
场景痛点
养老康养场景的核心矛盾，是护理人手不足、夜间风险高、隐私区域不能持续视频监控，以及原有传感器告警缺少画面依据。软件商和平台商需要一种低成本、低侵入、易集成的视觉AI能力，把抓拍画面和传感器事件转化为可核实、可联动的看护告警。
夜间遗漏
夜间是老人意外高发时段，传统巡间隔周期长，倒地不起后可能长时间无人发现，错过最佳救援时机。
AI能力缺失
养老看护系统缺乏视觉AI能力，自研算法成本高、周期长，传统方案需要边缘盒子或高端摄像机，部署成本和运维负担重。
隐私矛盾
卧室、卫生间等隐私区域无法安装摄像机——摄像头存在隐私侵犯风险，老人和家属难以接受；而平台已有的传感器系统只能输出事件信号，缺乏视频画面支撑，事件难以核实追溯。
方案优势
基于养老康养空间感知业务需求，整合平台、设备与 AI 能力，提升风险发现、联动处置和运营管理效率。
尖刀场景
聚焦养老康养高频刚需——倒地不起识别、离床未归、危险区域进入、夜间异常活动，形成标准化方案包。
云端识别零边缘
在定时抓拍模式下无需边缘盒子、无需高端前端算法，普通网络摄像机即可接入。定时抓拍、人形触发、移动侦测触发上传抓拍画面，云端AI大模型分析识别空间事件，大幅降低部署成本。
隐私优先触发式上传
不上传连续视频流，仅在定时或事件触发时上传抓拍画面进行云端分析，最大限度保护老人隐私，老人和家属更易接受。
触发抓拍 + 云端复检
前端触发抓拍（定时/人形/移动侦测）完成初检，云端大模型复检复核，兼顾隐私保护与识别准确度。
传感器视频联动
为平台原有的传感器系统（如毫米波雷达、红外传感器）提供视频能力——传感器触发时联动抓拍并云端分析，做到事件可核实、可追溯。
开放集成
通过标准API对接养老管理系统、呼叫系统、移动端APP，一周内完成集成。
平台组件
围绕养老康养空间感知场景沉淀核心平台模块，支撑设备统一接入、事件联动、数据分析和持续运营。
定时抓拍云端分析
按设定周期自动抓拍画面上传云端，AI大模型分析老人状态，无需持续视频流上传，降低带宽成本同时保护隐私。
人形触发云端分析
摄像机检测到人形目标时触发抓拍并上传云端，AI大模型识别倒地不起、异常停留等行为，按需分析减少无效上传。
移动侦测触发云端分析
画面中出现移动变化时触发抓拍上传云端，AI大模型分析异常活动，适用于夜间看护和空置区域监测。
倒地不起识别与预警
云端AI大模型分析抓拍画面，识别老人倒地不起状态，快速推送告警到护理员移动端，抓住黄金救援时间。
离床检测与异常离床告警
识别老人夜间离床、长时间未归等异常情况，联动告警通知护理员，防范走失和意外。
危险区域进入识别
监测楼梯、厨房、开水间等危险区域，老人误入时自动告警，防范认知症老人走失和意外伤害。
夜间异常活动监测
夜间时段监测异常活动、长时间静止不动等情况，云端AI分析抓拍画面，及时发现倒地不起或突发疾病。
传感器视频联动
客户已有的毫米波雷达/红外传感器触发时，联动网络摄像机抓拍并上传云端分析，为传感器事件提供视频画面支撑，做到事件可核实可追溯。
开放 API 事件输出
通过标准API将识别到的空间事件推送到养老管理系统、呼叫系统和移动端APP，一周内完成集成。
应用场景
覆盖养老康养空间感知核心落地场景，按项目类型快速组合平台能力，支撑统一接入、集中管理和持续运营。
客户案例
围绕养老康养空间感知场景，展示平台在真实项目中的设备接入、统一管理和场景化运营实践。
养老机构空间感知看护案例
围绕护理区、活动区和休息区，接入AI摄像机，识别倒地不起、离床、危险区域进入等事件，告警快速推送护理员。
智爱康养 · 场景实践
康养机构消防与安全案例
统一接入烟感、视频和告警设备，支撑康养机构安全隐患巡查和应急处置。
小鹰消安 · 场景实践接入流程
从业务共创到应用上线，围绕方案、选型、费用与开发联调，形成清晰可落地的接入路径。
场景共创
梳理业务场景与目标
方案建议
输出集成方案建议
软硬选型
确认硬件与软件方案
费用预估
评估云服务与实施费用
设备对接
完成设备接入与联调
应用落地
测试上线并持续运营