养老照护训练需要精细记录学员的每个动作，但摄像头采集人像又带来隐私隐患。南京睿境臻器智能科技团队给出的解法是：让设备只输出数据、不输出图像。近日，该团队自研的轻量化时空事件图注意力网络(STEGAN)完成照护场景验证，可实时识别翻身角度、叩背力度、手部颤抖等操作细节。
与传统摄像头不同，事件视觉方案只对场景中亮度变化作出异步响应，以稀疏"事件流"形式输出信息，时间分辨率达微秒级、功耗低于10毫瓦，在极低照度环境下也能稳定工作，可适配夜间照护训练场景。算法将事件流实时构建为时空图，通过注意力机制聚焦关键动作区域，并联动虚拟老人系统输出指导，如"当前动作为粗鲁翻身，建议放慢速度、提前沟通"，形成"感知—理解—反馈"闭环。
"照护数据高度敏感，我们从物理层杜绝了图像泄露的可能。"团队技术负责人表示，系统端到端响应延迟低于5毫秒。目前团队已围绕该技术申请多项发明专利，并与高校共建联合实验室持续推进算法攻关。
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