本发明公开了一种基于深度学习的跌倒检测系统，包括终端侧、云端侧，终端侧包括数据采集模块、通信模块，云端侧包括云管理平台、数据分析模块；数据采集模块用于采集三轴加速度数据和三轴旋转角速度数据；通信模块用于将三轴加速度数据和三轴旋转角速度数据发送给云管理平台；云管理平台将接收到的三轴加速度数据和三轴旋转角速度数据发送至数据分析模块，数据分析模块根据接收的数据进行判断用户是否发生跌倒，若判定为跌倒，云管理平台将发送警报信息；所述数据分析模块采用基于CNN‑Pred网络的跌倒判断模型。本发明判断的容错性高、检测精度高。可通过第一时间检测到老人的跌倒行为可及时进行医疗干预和救治。