面对人口老龄化加剧的社会现状，广州南方学院学生团队基于计算机视觉算法中的AI人脸识别、Face++人体骨骼关键点API及语音识别技术，提出开发智能摔倒识别预警系统。该系统主要服务于居家老人、独居老人及空巢老人，通过实时监测与智能响应机制，在检测到摔倒后自动分级联系监护人及医疗机构，有效缩短黄金救援时间，为老年群体构建全天候安全防护网。
该团队通过产学研结合模式，将AI人脸识别、骨骼关键点分析等前沿技术，实现对老人摔倒行为的精准检测与实时响应，填补传统监护的空白。针对人口老龄化加剧背景下独居/空巢老人安全监护需求，构筑一道坚实的“安全网”。通过智能化的实时监测与高效的紧急响应机制，最大限度地缩短黄金救援时间，降低因延迟救助导致的二次伤害甚至生命风险，极大提升了老年生活的安全保障水平和尊严。
通过“实时监测-智能判断-分级响应”闭环，不仅体现了科技向善的温度，也是产学研结合、培养青年人才解决社会实际问题的一次成功实践，为构建更安全、更有温度的适老化社会贡献了切实可行的解决方案，让“老有所安”的愿景更加触手可及。