任务说明
- 任务目标
开发一个基于Milk-V Duo 256MB版本的跌倒检测系统，该系统通过分析摄像头捕获的视频数据，实时监测用户的活动，识别跌倒事件，并在检测到跌倒时触发紧急响应措施。
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任务详细说明
1. 跌倒识别算法开发：
a. 开发一个跌倒识别算法，该算法能够从视频流中分析用户的运动模式，准确识别跌倒动作。
b. 算法应能够区分跌倒与其他日常活动，如坐下、弯腰等。
2. 实时视频流处理：
a. 实现一个视频流处理模块，用于实时捕获和分析摄像头输入的视频数据。
b. 确保视频流处理的延迟尽可能低，以便快速响应跌倒事件。
3. 紧急响应机制：
a. 设计一个紧急响应系统，一旦跌倒识别算法确认跌倒，系统将自动触发预设的紧急响应措施。
b. 紧急响应措施包括发送跌倒警报给预设联系人，或通过集成的通信模块直接联系紧急服务。
4. 用户界面与交互：
a. 设计一个用户界面，显示实时视频流和跌倒检测状态。
b. 提供设置界面，允许用户配置紧急联系人信息等。
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性能要求
- 跌倒识别算法的准确率不低于95%，误报率低于5%。
- 系统在检测到跌倒后应在5秒内触发紧急响应。
- 支持至少720p分辨率的视频输入和处理。
- 内存使用：在保证视频处理和跌倒识别算法运行效率的前提下，优化内存分配，确保不超过256MB的内存限制。
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任务验收标准
1. 跌倒识别算法在Milk-V Duo上稳定运行，能够准确识别跌倒动作。
2. 实时视频流处理模块能够流畅处理视频流，确保跌倒检测的实时性。
3. 紧急响应系统在跌倒事件发生后迅速触发，信息发送准确无误。
4. 功能测试：系统应通过至少100次模拟跌倒测试，确保稳定性和准确性。
5. 提交的项目应包含完整的源代码、文档和必要的资源文件，以便后续的维护和优化。
通过完成这项任务，开发者将能够展示Milk-V Duo在实时视频分析领域的应用潜力，为用户提供一个创新的跌倒监测解决方案，特别是在老年人和需要特别照顾的人群中。这将有助于提高用户的安全保障，及时响应紧急情况。