该文介绍了一个适用于多种应用场景的人体动作识别框架，包括多形式人体检测和对应动作分类两个模块。通过构建开源数据集来训练多形式人体检测模型，从而识别人的整体、上半身或部分身体，并采用动作分类模型来识别跌倒、睡觉等动作。实验结果表明，该框架对于各种应用场景都是有效的，是一种新的面向应用的人体动作识别 AI 范式。