一种空巢老人健康的智能监护系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种空巢老人健康的智能监护系统和方法，所述智能监护系统包括:多模式实时检测模块，用于采集空巢老人的多模式健康数据，判定紧急异常事件；大数据分析模块，用于分析所述健康数据，建立健康状态模型，预警异常状态；所述4G网络响应模块用于实时推送所述紧急异常事件和所述异常状态，与用户操作终端实现交互操作。同时，本系统采用双报警机制，可对空巢老人的身体状况和精神状态进行准确全面的智能化监护；监护人和医护人员通过操作终端不仅能及时得到相应的报警信息，而且可以随时对空巢老人的健康状态进行选择性地查看，监护方式由传统的被动接受型转变为自动查询型。

Intelligent monitoring system and method for health of empty nest elderly

The intelligent monitoring system and method of the present invention discloses a Empty Nester health, including the intelligent monitoring system, real-time detection module for multi mode, multi mode health data collection Empty Nester, determine the emergency incident; data analysis module is used for analyzing the health data, establish health warning model, abnormal state; the 4G network response module for real-time push the emergency incident and the abnormal state, and implementation of user interaction operation terminal. At the same time, the double alarm mechanism of the system, the Empty Nester physical condition and mental state accurately intelligent monitoring comprehensive; guardian and medical personnel through the operation of terminal can not only get the corresponding alarm information in a timely manner, and can at any time to Empty Nester health state selective view, monitoring of the passive type change the traditional automatic query type.

【技术实现步骤摘要】
一种空巢老人健康的智能监护系统及方法
本专利技术涉及监护系统领域，特别是涉及一种空巢拉皮人健康的智能监护系统。
技术介绍
随着我国城市化进程的不断深入、居住方式的变化，以及家庭子女减少、老年人口增多和代际居住分离等倾向，多数老人空巢独居，继而引发了诸多因空巢老人无人照看而导致的悲剧。因此，空巢老人的日常家居生活监护就显得非常重要。目前大多数老人监护系统采用摄像设备收集老人的动作信息，对老人发生的摔倒等异常行为进行报警，形式单一，缺乏适用性。不同的突发情况表征也不同，可能是呻吟亦也可能是面露痛苦之状，单单根据动作信息对老人健康情况进行判定是不全面的。同时大多数系统采用的传统的分析方法，对采集的多种数据类型并不适用，并且传统方法没有开发出数据的潜在价值。因此增强监护系统的普适性并提高系统准确度是需要解决的问题，将大数据应用到监护领域亦是一大新挑战。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种空巢老人健康的智能监护系统，能对空巢老人健康状况进行准确的、全方位的智能化监护。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种空巢老人健康的智能监护系统，所述智能监护系统包括:多模式实时检测模块，所述多模式实时检测模块用于采集老人的多模式健康数据，判定紧急异常事件，所述多模式健康数据包括生理体征健康数据、视频健康数据和音频健康数据；大数据分析模块，所述大数据分析模块采用大数据分析方法分析所述多模式健康数据，建立健康状态模型，预警异常状态；4G网络响应模块，所述4G网络响应模块用于实时推送所述紧急异常事件和所述异常状态，与用户操作终端实现交互操作。可选的，所述多模式实时检测模块包括：家居场景定义单元，所述家居场景定义单元对家居场景的物品布局以及人体活动类型、活动路线和活动时间进行定义；人体目标检测跟踪单元，所述人体目标检测跟踪单元用于完成运动人体目标检测、静坐人体目标检测和运动人体目标跟踪；日常活动识别单元，所述日常活动识别单元通过提取人体动作时空特征，利用分类器对人体动作进行识别，准确判定出老人的日常行为动作；面部表情识别和语音识别单元，所述面部表情识别和语音识别单元用于采集面部表情信息和语音信息；紧急异常事件判定单元，所述紧急异常事件判定单元将所述紧急异常事件判定分为异常动作紧急事件、异常表情紧急事件和异常语音紧急事件。可选的，所述健康状态模型包括体征状态模型、日常行为模型和精神状态模型中至少一者。可选的，所述异常状态包括异常生活状态和异常精神状态，其中，大数据分析模块包括数据挖掘模块，所述数据挖掘模块采用数据挖掘分析方法分析所述多模式健康数据，根据分析结果预警异常生活状态和异常精神状态。可选的，所述4G网络响应模块对不同等级的所述紧急异常事件和所述异常状态采用不同的推送方式。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术通过采集老人的多模式健康数据对空巢老人进行多方位实时监护，采用数据挖掘分析方法对多模式健康数据进行全面分析，建立空巢老人的健康状态模型，实现空巢老人身体状况和精神状态的长期监测与科学评估；同时，系统采用了双报警机制，实现了对空巢老人健康的全自动化和智能化监护。本专利技术的目的是提供一种人体健康的智能监护方法，能对空巢老人健康状况进行准确的、全方位的监护。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种空巢老人健康的智能监护方法，所述智能监护方法包括以下步骤:采集空巢老人的多模式健康数据，所述多模式健康数据包括生理体征健康数据、视频健康数据和音频健康数据；判定是否存在紧急异常事件；若是，实时推送紧急异常事件；采用大数据分析方法分析所述多模式健康数据；建立健康状态模型；预警异常状态；实时推送所述紧急异常事件和所述异常状态。可选的，所述视频健康数据包括面部表情信息数据。可选的，所述健康状态模型包括体征状态模型、日常行为模型和精神状态模型中至少一者。可选的，还包括采用数据挖掘分析方法分析所述多模式健康数据，根据分析结果预警所述异常状态。可选的，对不同等级的所述紧急异常事件和所述异常状态采用不同的推送方式。相对于现有技术，本专利技术的空巢老人健康的智能监护方法与上述空巢老人健康的智能监护系统的有益效果相同，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为智能监护系统的构成图；图2为智能监护系统的结构框图；图3为多模式实时检测模块示意图；图4为大数据分析模块示意图；图5为4G网络响应模块信息交互示意图；图6为智能监护方法流程图；具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种人体健康的智能监护系统，为了提高系统的准确度并实现对老人健康状况的全方位监护，本专利技术采集多模式的健康数据，采用大数据分析方法建立老人的健康状态模型，对老人的健康状态进行长期的监测与科学的评估，为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。本专利技术利用多模式实时检测模块采集空巢老人的生理体征、视频、音频等多种模式健康数据并对紧急异常事件进行正确的识别和及时的响应，同时利用大数据分析模块对收集到的数据进行分析，建立空巢老人的健康状态模型，对老人的长期健康状态进行监控，同时，系统采用了双报警机制，实现了对空巢老人健康的全自动化和智能化监护，通过4G网络响应模块实现报警信号传送和健康数据查询等用户与系统间的交互操作；三个模块相互配合组成一个稳定完整的系统，提供一种更精准全面的老人安全监护系统。如图1图2所示，所述智能监护系统包括多模式实时检测模块101，大数据分析模块102和4G网络响应模块103。多模式实时检测模块101通过智能穿戴和智能摄像头等设备获取老人日常的体征、视频和音频等多种健康数据。老人的日常生理指标的检测和收集有助于判定老人身体上的异常情况；视频信息不仅涵盖了传统用于判定老人发生摔倒等紧急情况的动作信息，同时也将老人的表情信息纳入多模式健康数据范围，表情信息的引入扩宽了监护系统的监护范围并显著地提高异常信息报警的准确率；语音信息的采集能够保证对老人在发出呻吟的紧急情况做出快速地应对。如图3所示，多模式实时检测模块包括家居场景定义单元301、人体目标检测和跟踪单元302、日常活动识别单元303、面部表情和语音识别单元304以及紧急异常事件判定单元305。家居场景定义单元301：由于场景的时空变化和人体活动的高度复杂性，以及视频图像信息对场景和人体活动解释的歧义性和病态性，在进行场景分析和人体活动的识别与理解时需要引入场景定义。对家居场景的物品布局以及人体活动类型、活动路线和活动时间进行定义，为老人动作行为的判定提供帮助。对家居场景图像进行精确的图像分割，对场景中各物品区域和人体活动区域进行标记，建立特定家居场景电子地图。人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空巢老人健康的智能监护系统，其特征在于，所述智能监护系统包括:多模式实时检测模块，所述多模式实时检测模块用于采集老人的多模式健康数据，判定紧急异常事件，所述多模式健康数据包括生理体征健康数据、视频健康数据和音频健康数据；大数据分析模块，所述大数据分析模块采用大数据分析方法分析所述多模式健康数据，建立健康状态模型，预警异常状态；4G网络响应模块，所述4G网络响应模块用于实时推送所述紧急异常事件和所述异常状态，与用户操作终端实现交互操作。

【技术特征摘要】
1.一种空巢老人健康的智能监护系统，其特征在于，所述智能监护系统包括:多模式实时检测模块，所述多模式实时检测模块用于采集老人的多模式健康数据，判定紧急异常事件，所述多模式健康数据包括生理体征健康数据、视频健康数据和音频健康数据；大数据分析模块，所述大数据分析模块采用大数据分析方法分析所述多模式健康数据，建立健康状态模型，预警异常状态；4G网络响应模块，所述4G网络响应模块用于实时推送所述紧急异常事件和所述异常状态，与用户操作终端实现交互操作。2.根据权利要求1所述的空巢老人健康的智能监护系统，其特征在于，所述多模式实时检测模块包括：家居场景定义单元，所述家居场景定义单元对家居场景的物品布局以及人体活动类型、活动路线和活动时间进行定义；人体目标检测跟踪单元，所述人体目标检测跟踪单元用于完成运动人体目标检测、静坐人体目标检测和运动人体目标跟踪；日常活动识别单元，所述日常活动识别单元通过提取人体动作时空特征，利用分类器对人体动作进行识别，准确判定出老人的日常行为动作；面部表情识别和语音识别单元，所述面部表情识别和语音识别单元用于采集面部表情信息和语音信息；紧急异常事件判定单元，所述紧急异常事件判定单元将所述紧急异常事件判定分为异常动作紧急事件、异常表情紧急事件和异常语音紧急事件。3.根据权利要求1所述的空巢老人健康的智能监护系统，其特征在于，所述健康状态模型包括体征状态模型、日常行为模型和精神状态模型中至少一者。4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：程建，刘海军，邹瑞雪，梁昊，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51