Elderly Bed-Exit & Wandering Monitor | 老人离床徘徊监测技能
通过AI视觉识别，监测老人夜间离床、徘徊等异常行为，保障安全。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Elderly Bed-Exit & Wandering Monitor | 老人离床徘徊监测技能。 它的用途是：通过AI视觉识别，监测老人夜间离床、徘徊等异常行为，保障安全。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/elderly-bed-exit-wandering-monitor-老人离床徘徊监测技能-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“启动老人卧室的夜间安全监测。”，它会连接指定的摄像头并开始分析画面。当检测到老人在凌晨2点后离床并在客厅徘徊超过5分钟时，它会立即向绑定的手机APP发送一条包含时间、地点和异常行为描述的推送警报，提醒您及时查看。
介绍
本技能旨在解决独居老人或养老院中，夜间因离床、徘徊或长时间静止不动而可能引发的安全风险问题。通过分析视频流或图像数据，AI能够自动识别这些异常行为模式，并在检测到风险时及时发出警报，从而预防跌倒、走失等意外事件的发生。
使用时，只需将技能集成到现有的监控系统或智能设备中，并配置好监控区域（如床边、走廊）。技能会持续分析画面，一旦识别到预设的异常行为（如夜间起床、长时间徘徊），便会通过预设的渠道（如APP推送、短信、声光报警）通知护理人员或家属。
该技能非常适合养老院、社区养老中心的管理人员，以及家中有独居老人的子女或亲属使用。对于需要24小时关注老人安全，但人力监控存在盲点或成本过高的场景，本技能提供了有效的自动化补充方案。
建议在使用前，根据实际环境（如房间布局、光照条件）进行适当的参数校准，以确保识别准确性。同时，需确保监控设备安装位置合理，覆盖关键区域，并做好用户隐私保护，明确告知被监控者并获得同意。
核心特点
专注于老人夜间安全这一细分场景，行为识别模型针对离床、徘徊、长时间静止等养老场景特有的高风险动作进行了优化，误报率更低。
注意事项
不适合光线极暗、监控视角被严重遮挡或需要极高精度姿态分析（如判断是否晕厥）的复杂场景。
常见问题
这个技能需要什么样的摄像头？
支持主流RTSP或ONVIF协议的普通网络摄像头即可，无需特殊硬件。
报警通知可以发送给多人吗？
可以，支持配置多个联系人，通过APP、短信等方式同时告警。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/elderly-bed-exit-wandering-monitor-老人离床徘徊监测技能-x-6/raw/index.md 读取 Elderly Bed-Exit & Wandering Monitor | 老人离床徘徊监测技能 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/elderly-bed-exit-wandering-monitor-老人离床徘徊监测技能-x-6/raw/index.md（查看排版版本）