人员跌倒检测识别预警系统通过python opencv深度学习网络模型架构，人员跌倒检测识别预警系统实时监测老人的活动状态，通过图像识别和行为分析算法，对老人的姿态、步态等进行检测和识别，一旦系统检测到跌倒事件，立即发出预警信号，并通知相关人员前往提供援助。人员跌倒检测模型选择使用Python语言。Python是一门解释性脚本语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。
关于人员跌倒视觉上人体运动分析和识别的方法论体系有很多种，将动作从视频序列中人的姿态和运动信息恢复过来，这属于一个回归问题，而人体行为识别是一个分类问题，这2个问题有很多类似点，比如说其特征的提取和描述很多是通用的。将人体行为识别分为3部分，即移动识别(movement),动作识别(action)和行为识别(activity)，这3种分类分别于低层视觉，中层视觉，高层视觉相对应。
之所以人员跌倒检测模型使用Python，是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C 等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C 轻松扩展，这使我们可以在C / C 中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给人员跌倒检测模型带来了两个好处：首先，代码与原始C / C 代码一样快（因为它是在后台工作的实际C 代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C 更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C 实现的Python包装器。
