Infant Blanket Kick Detection | 老年人夜间离床时长与徘徊识别
老年人夜间离床与徘徊行为智能监测
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：Infant Blanket Kick Detection | 老年人夜间离床时长与徘徊识别。 它的用途是：老年人夜间离床与徘徊行为智能监测 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/infant-blanket-kick-detection-老年人夜间离床时长与徘徊识别-x-3/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
'帮我部署这个老年人离床检测系统，摄像头IP是192.168.1.100，检测到离床超过20分钟就报警。' 它会自动配置摄像头参数、设置检测规则，并连接告警通道。或者
对AI说：'昨天夜里3点到5点我父亲的离床记录有哪些？' 它会生成时间线和活动轨迹图。
介绍
在养老院或家庭卧室中，老年人夜间离床后若长时间未归或出现徘徊，极易发生跌倒等意外。本系统利用固定摄像头（支持红外夜视）持续监测老人离床状态与活动轨迹，当检测到异常离床时长、徘徊行为或长时间未归时，自动发出告警，帮助护理人员或家人及时干预，降低夜间安全风险。
系统部署简单：在卧室天花板或墙角安装摄像头，连接至本地服务器或云端，完成场景标定后即可开始监测。支持自定义告警阈值（如离床超过30分钟、徘徊次数超过5次等），告警信息可通过短信、App推送或现场声光提醒。历史数据可生成每日活动报告，辅助分析老人睡眠质量与行为模式。
适用对象包括养老机构管理人员、社区居家护理服务商、家庭照护者，以及关注老人健康安全的子女。尤其适合对隐私要求较高但又能接受固定摄像头监控的场景，系统可配置匿名化处理（仅显示骨骼点或轮廓），减少隐私顾虑。
建议使用前进行隐私合规评估，确保已获得老人或家属知情同意。摄像头安装位置应避免覆盖卫生间等敏感区域。网络环境需稳定，红外夜视模式在完全黑暗环境下效果最佳。定期检查摄像头清洁与系统固件更新，以维持识别准确率。
核心特点
与通用摄像头监控不同，本系统针对老年人夜间离床与徘徊行为专门优化了识别算法，能区分正常起夜与异常徘徊，减少误报，并自动记录活动轨迹供后续分析。
注意事项
不适用于完全无光或红外夜视无法覆盖的环境，且可能因床铺遮挡、被褥覆盖等因素导致漏检。
常见问题
系统如何保护老人隐私？
支持匿名化处理，仅显示骨骼点或轮廓，不保留原始画面，图像数据本地处理，不上传云端（可选）。
需要什么硬件设备？
需要一台支持红外夜视的固定摄像头（如海康、大华等网络摄像头），以及一台运行本系统的电脑或边缘计算设备（如树莓派、NVIDIA Jetson）。
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/infant-blanket-kick-detection-老年人夜间离床时长与徘徊识别-x-3/raw/index.md 读取 Infant Blanket Kick Detection | 老年人夜间离床时长与徘徊识别 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。
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