本文旨在将深度学习算法应用于跌倒检测中,建立一种端到端的跌倒行为检测模式,检测结果的精确性不再依赖人体行为建模。结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的各自优势,提出LCNN网络实现对跌倒行为的检测,并通过实验论证了方法的有效性。伴随数据集的不断完善,未来将为老年人等失能患者提供及时有效的跌倒检测。