老年人因年龄增长、身体机能衰退和认知功能减弱而面临不同程度的生活危险。因此，为了及时发现、监测和处理老年人的危险姿势，从而保护老年人的安全和健康。研究提出一种融合端对端思想和卷积神经网络（Port to port convolutional neural network, PTP-CNN）的老年人危险位姿虚拟模型识别算法，从而做出预防性措施或及时的护理。研究结果表明，该系统在运用PTP-CNN算法时，Epochs的训练次数为15～30之间，MSE评价指标上PTP-CNN模型分别比SW-CNN、AlexNet降低25.33%、5.17%,说明PTP-CNN模型拥有更高的准确性和精确性，可以更好地进行图像识别任务，从而及时发现老年人的危险姿势。
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