这套参考设计是什么
跑在边缘设备本地的跌倒检测。固定的室内摄像头，姿态估计跑在设备自己的加速器上，逐人跟踪，再由时序状态机判断有没有人倒地；判定成立时发出一条 MQTT JSON 消息，Home Assistant、护理呼叫系统、NVR 或你自己的服务订阅这条消息即可。
姿态模型是 YOLO11-Pose（Hailo-8 上为 YOLOv8s-Pose），输入 640²。每个人在走动过程中保持同一个 track ID，状态依次经过 正常 → 疑似 → 已跌倒 → 恢复中；fall_event 只在进入跌倒态的那一刻置位一次，所以自动化每次跌倒只触发一次，而不是在人躺着的整段时间里反复触发。
推理、跟踪、判定和 MQTT broker 全部在检测主机上，视频不出设备，网络上传的只是一条几百字节的 JSON——这也决定了它断网可用、没有按摄像头计费的云端订阅。代价是跌倒过程必须发生在画面里：启动时人已经躺着，它报告姿态但不产生事件。这是辅助告警，不是经过认证的医疗或人身安全系统。