姜楠不耐烦：“那就想象踩到我扔的绊脚石！”说着真的虚踢了一下周子豪的脚后跟。

周子豪吓了一跳，这次倒得自然多了，数据曲线看起来也靠谱了些。

陆星辰点头：“这个可以。保存。下一个场景，坐姿起身时失去平衡，向后倒。”

林筱筱看着平板上逐渐积累的数据曲线，又看看在垫子上“摸爬滚打”的队友，心里又是感动又是好笑。为了这个项目，大家真是拼了。

轮到她自己也得上阵时，她有点不好意思。模拟的是“缓慢行走时被小障碍物绊到，侧向摔倒”。

“筱筱，别怕，垫子厚着呢。”姜楠给她打气。

陆星辰走过来，蹲下身，仔细帮她调整了一下腿部和腰部的传感器位置，指尖不可避免地碰到她的皮肤，带来微凉的触感。“重心放低一点，摔倒时记得用手臂稍微缓冲，但不要完全抵抗，要体现出失控感。”他低声指导，呼吸拂过她的耳畔。

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林筱筱脸有点热，点点头。

她试着走，姜楠在旁边用卷起的垫子轻轻扫了一下她的脚踝。林筱筱惊呼一声，身体失去平衡，朝着垫子侧面倒下去。陆星辰几乎是同时伸出手，虚护在她身侧，确保她不会真的磕碰到。

数据成功记录。林筱筱躺在垫子上，看着体育馆高高的天花板，突然觉得，这种一起奋斗、一起“犯傻”的感觉，真好。

收集了几组基础数据后，他们回到实验室，开始用公开数据集结合自采数据进行初步模型训练。效果比只用公开数据好一些，但离“可靠”还差得远。

“问题还是在跌倒检测的准确性和时效性上。”陆星辰分析着训练日志，“现有模型对突然的、剧烈的摔倒比较敏感，但对那种缓慢的、比如从椅子上滑落，或者眩晕导致的软倒，识别率很低，延迟也高。”

林筱筱看着那些误报和漏报的案例，眉头紧锁。这正是他们系统最关键也最难的地方——必须足够灵敏，又不能“草木皆兵”。

“我们需要更丰富的‘负样本’。”陆星辰说，“就是那些看起来像要摔倒，但其实不是的动作。比如弯腰捡东西、坐下时调整姿势、甚至打喷嚏导致的短暂晃动。”

周子豪捂脸：“所以……我们还得去模拟捡东西、打喷嚏？”

姜楠却若有所思：“这些日常动作，是不是用普通摄像头在更自然的环境下收集更好？比如，就在实验室或者宿舍里，我们正常活动，同时用摄像头和传感器记录？”

“是个思路。”陆星辰点头，“可以设置几个固定场景，无感收集。但需要解决隐私问题，只能拍轮廓或者深度图，不能留存可识别的影像。”

就在他们讨论下一步方案时，实验室的门被敲响了。张涛师兄探进头来：“哟，都在呢？刚听陈教授说你们在搞个很有意思的项目？数据收集遇到困难了？”

林筱筱简单说了情况。

张涛走进来，看了看他们屏幕上那些曲线和模型：“针对特定人群的行为识别……确实是个难题。不过，你们知道学校最近和市里几家三甲医院在搞一个‘智慧康养’的联合研究项目吗？”

几个人都看向他。

“那个项目里，好像有一批在特定病房和公共活动区域，经过严格伦理审批和匿名化处理收集的老年人日常行为数据，包括一些护理记录里的跌倒事件标注。”张涛说，“数据不对外开放，但如果是校内学生用于非商业的科研项目，也许可以申请作为合作方，在脱敏后有限使用。陈教授是这个项目的顾问之一。”