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是一名曾经服役于北京目前退役复学的退役大学生
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你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的： 家里有老人，我们作为儿女都在外上班和上学，我是家里最小的，父母今年也60岁了，时无法时刻看护。市面上的监控摄像头只能"看"不能"懂"——需要人工盯着屏幕。如果能用AI自动识别跌倒并即时告警，就能在老人发生意外时第一时间通知我们。
1. Demo 简介
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海雀守护是一个基于浏览器端AI推理的老人跌倒检测告警系统，单HTML文件打开即用。接入摄像头后，AI实时检测画面中的跌倒姿态，确认跌倒15秒后自动推送企业微信告警。100%本地离线运行，零云端依赖。
面向谁： 独居老人的家庭、社区养老服务机构、特教学校康复训练场景。
主要功能：
功能 说明 YOLOv8跌倒检测 实时识别画面中人员姿态，判断是否跌倒 15秒滞留确认 跌倒后持续追踪15秒，确认无法自行起身才告警 企业微信告警 跌倒确认后秒级推送企业微信群机器人通知 100%本地离线 所有AI推理在浏览器端完成，视频数据不出设备 多源视频接入 支持海雀摄像头、物理摄像头、屏幕共享 后续更新为发送截图 
版本迭代
2. Demo 创作思路
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灵感来源：家里有老人，我们作为儿女都在外上班和上学，我是家里最小的，父母今年也60岁了，时无法时刻看护。市面上的监控摄像头只能"看"不能"懂"——需要人工盯着屏幕。如果能用AI自动识别跌倒并即时告警，就能在老人发生意外时第一时间通知我们。
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想解决的问题：用户真实存在的痛点；
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独居老人跌倒后无力求救，错过黄金救援时间
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养老院月均8000元，普通家庭难以负担
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穿戴设备老人抗拒佩戴，经常忘记充电
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云端AI监控存在隐私泄露风险
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为什么做这个方向：你的判断和取舍。
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需求真实：2000万独居老人，跌倒是头号杀手
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技术可行：YOLOv8 + ONNX Runtime Web 可在浏览器端实时推理
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隐私安全：100%本地推理，视频不出设备
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零部署成本：单HTML文件，打开即用
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3. Demo 体验地址（三选一）
海雀守护_老人跌倒AI智能报警系统.zip (7.8 KB)老版本
海雀守护_老人跌倒AI智能报警系统.zip (7.8 KB)最新版本
4. TRAE 实践过程
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清晰展示用 TRAE 完成 Demo 开发的完整流程；整个海雀守护项目从V1.0到V7.0，全程使用 TRAE IDE 进行开发。TRAE的AI Agent在代码编写、Bug修复、架构设计等方面发挥了核心作用。
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附开发关键步骤截图（不少于 3 张）；
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附关键任务对话的 Session ID（不少于 3 个），用于证明作品由 TRAE 开发完成。
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