一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法，包括步骤：步骤S1、采集老人信息、环境信息；步骤S2、基于所述老人信息、环境信息构建特征向量；步骤S3、通过已训练的机器学习分类模型评估老人的安全状态；步骤S4、根据所述安全状态为老人推送需求建议。本发明专利技术通过机器学习分类模型对老人安全状态进行智能评估，同时针对不同安全状态的老人提供个性化的需求服务，能够大大提高老人的安全性，同时在保障安全性的情况下，提升了老人的生活质量。

An intelligent assessment method and system for the safety status of the elderly based on machine learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法和系统
本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法和系统。
技术介绍
目前全球老龄化的问题日趋严重，老年人与年轻人比例的严重失衡，造成老年人的看护非常困难。在突发情况发生时，老人不能在第一时间被发现进行救治，导致严重的后果。此外，老年人受各种疾病困扰的可能性增大，严重威胁着老年人的身体健康。老人的安全得不到保障，使老年人的晚年生活质量大大降低。当前对老年人的安全保护措施主要通过对老年人进行监测，以及时发现跌倒、煤气泄漏等意外情况，以为老人提供及时的救治。例如公开号为CN108354610A的专利技术专利申请公开了一种基于三轴传感器和心电传感器的老人跌倒检测方法及检测系统，包括以下步骤：1)使用心电传感器采集具有跌倒应激反应以及正常情况下日常行为活动的心电样本数据；2)对样本数据进行预处理；3)提取样本的特征；4)用样本的特征训练分类器；5)实时采集三轴传感器和心电传感器的数据；6)实时预处理并计算三轴传感器的加速度变化速率以及峰值并判断是否超过阈值，如果超过就下一步判断，否则判定为未跌倒；7)提取心电传感器中缓存的前后各10秒的心电数据，经过预处理，提取特征，输入到已训练好的分类器，判断是否具有跌倒状态的心跳应激反应，如果存在判定为跌倒，否则未跌倒。然而，现有的老人安全保障措施仅能在发生安全问题时进行检测，而不能全面评估老人的安全状态，并对老人的安全状态进行预测，以避免或预防安全问题的发生。因此，如何实现对老人安全状态的全面评估并提供个性化的预防措施是本领域亟待解决的问题。专利技术内容本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于大数据的老人安全状态智能评估方法及系统。利用老人相关信息及环境信息，全面评估老人的安全状态。同时为不同安全状态的老人提供不同的需求服务，大大提高了老人的安全性及老年生活质量。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法，包括步骤：步骤S1、采集老人信息、环境信息；步骤S2、基于所述老人信息、环境信息构建特征向量；步骤S3、通过已训练的机器学习分类模型评估老人的安全状态；步骤S4、根据所述安全状态为老人推送需求建议。进一步地，所述安全状态分为第一安全状态、第二安全状态、第三安全状态、第四安全状态，其中第一安全状态表明老人安全性最低，第四安全状态表明老人安全性最高。进一步地，所述已训练的机器学习分类模型具体构建步骤为：步骤S31、采集样本信息；步骤S32、用所述样本信息训练字典并构造样本特征向量；步骤S33、用所述样本特征向量训练机器学习分类模型。进一步地，所述步骤S2具体为：通过训练的字典D，采用OMP算法求解以下公式，以构建出特征向量：其中，Y表示采集信息的向量，D为训练字典，X为需要构建的特征向量，T0为设置的阈值。进一步地，所述步骤S4具体为：当老人处于第一安全状态时，帮老人呼叫救护车、打开排气扇排除燃气，为老人提供及时的帮助；当老人处于第二安全状态时，提高老人各项指标的检测频率、为老人进行服药提醒；当老人处于第三安全状态时，提醒老人更换燃气设备、推送疾病及药品相关知识、进行饮食推荐；当老人处于第四安全状态时，设置关掉燃气阀门、锁好门窗等提醒，同时播放音乐、舞蹈教程。进一步地，所述步骤S32为：通过K-SVD算法训练的字典D，采用OMP算法求解以下公式：其中，Y‘表示采集样本信息的向量矩阵，D为训练字典，X’为需要构建的样本特征向量，T0为设置的阈值。进一步地，所述老人信息包括基本信息、生活习惯、既往病史、家族史、心率、呼吸率、血氧、人体姿势，环境信息包括烟雾检测、煤气检测。进一步地，所述机器学习分类模型包括RBF神经网络、朴素贝叶斯、随机森林、决策树。进一步地，将评估后的数据信息及安全状态作为样本数据，进一步更新并调整模型的参数。本专利技术还提出一种基于机器学习的老人安全状态智能评估系统，包括：信息采集模块，用于采集老人信息、环境信息；特征向量构建模块，用于基于所述老人信息、环境信息构建特征向量；评估模块，用于通过已训练的机器学习分类模型评估老人的安全状态；需求定制模块，用于根据所述安全状态为老人推送需求服务。本专利技术提出的基于机器学习的老人安全状态智能评估方法和系统，与现有技术相比，具有如下有益效果：首先，本专利技术通过机器学习分类模型，对老人的安全状态进行智能评估和预测，能够更智能地评估老人的安全状态。同时，通过将评估结果作为样本数据不断扩大样本集，提高评估的准确性；其次，本专利技术除了采集老人生活习惯、既往病史、家族史等个人基本信息外，还会采集烟雾、煤气等环境信息，通过对可能与老人安全有关因素的全面采集，能够更全面、准确地评估老人的安全状态。再次，本专利技术通过将老人的安全状态划分成四个等级，并针对老人的不同安全状态等级提供不同的需求服务。通过对老人安全状态的预测及不断推送的需求服务，能够最大程度地避免老人意外的发生。除了在发生意外时提供紧急救助外，还能预防意外。最后，对于安全状态好的老人，本专利技术会提供多种娱乐推送服务，使老人在保障安全的前提下，能丰富业余生活，大大提高了老人的生活质量。附图说明图1是实施例一提供的一种基于大数据的老人安全状态智能评估方法流程图；图2是实施例二提供的一种基于大数据的老人安全状态智能评估系统结构图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。实施例一如图1所示，本实施例提出了一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法，包括：步骤S1、采集老人信息、环境信息；本专利技术为了全面评估老人的安全状态，需要采集老人的基本信息、生活习惯、既往病史、家族史等个人基本信息，同时，还需要通过传感器等进行心率、呼吸率、睡眠时的打前时长和翻身次数、体温、血氧、人体姿势等人体数据的检测。此外，老人的安全还与周围环境有很大的关联，可以通过红外检测入室盗窃，传感器进行烟雾检测、煤气检测。步骤S2、基于所述老人信息、环境信息构建特征向量；为了进行机器学习，需要将老人信息、环境信息转化为特征向量。本专利技术调用己训练的字典，通过正交匹配追踪(orthogonalmatchingpursuit，OMP)算法构造特征向量。具体地，通过训练的字典D，采用OMP算法求解以下公式，以构建出特征向量：其中，Y表示采集信息的向量，D为训练字典，X为需要构建的特征向量，T0为设置的阈值。步骤S3、通过已训练的机器学习分类模型评估老人的安全状态；具体地，训练机器学习分类模型的具体步骤为：步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1、采集老人信息、环境信息；步骤S2、基于所述老人信息、环境信息构建特征向量；步骤S3、通过已训练的机器学习分类模型评估老人的安全状态；步骤S4、根据所述安全状态为老人推送需求建议。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的老人安全状态智能评估方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1、采集老人信息、环境信息；步骤S2、基于所述老人信息、环境信息构建特征向量；步骤S3、通过已训练的机器学习分类模型评估老人的安全状态；步骤S4、根据所述安全状态为老人推送需求建议。2.根据权利要求1所述的老人安全状态智能评估方法，其特征在于，所述安全状态分为第一安全状态、第二安全状态、第三安全状态、第四安全状态，其中第一安全状态表明老人安全性最低，第四安全状态表明老人安全性最高。3.根据权利要求1所述的老人安全状态智能评估方法，其特征在于，所述已训练的机器学习分类模型具体构建步骤为：步骤S31、采集样本信息；步骤S32、用所述样本信息训练字典并构造样本特征向量；步骤S33、用所述样本特征向量训练机器学习分类模型。4.根据权利要求3所述的老人安全状态智能评估方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：通过训练的字典D，采用OMP算法求解以下公式，以构建出特征向量：subjectto||X||0≤T0其中，Y表示采集信息的向量，D为训练字典，X为需要构建的特征向量，T0为设置的阈值。5.根据权利要求2所述的老人安全状态智能评估方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：当老人处于第一安全状态时，帮老人呼叫救护车、打开排气扇排除燃气，为老人提供及时的帮助；当老人处于第二安全状态时，提高老人各项指标的检测频率、为老人进...

【专利技术属性】
技术研发人员：奉秋林，李海，余金波，曹纲，
申请(专利权)人：杭州思锐信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33