本发明公开了一种用于跌倒判决的神经网络模型及其跌倒判决方法、人体跌倒监测系统，本发明一种基于深度学习的人体跌倒监测系统，其包括：终端侧，包括可穿戴传感器、移动端，可穿戴传感器佩戴在被监测人体身上，用于采集数据，可穿戴传感器采集的数据传输到移动端，通过移动端发送到云端侧；云端侧，包括云管理平台、神经网络模型，云管理平台接收终端侧的数据，并将数据输入到所述的神经网络模型；已训练好的神经网络模型，对传入的数据进行判断，判决为跌倒或未发生跌倒，当判决为跌倒时，云管理平台发送报警信息给医疗救助侧；医疗救助侧，在接收到云平台管理的报警信息后，立刻进行救护。