基于AI智能判别的养老院管理系统技术方案

本发明专利技术属于智慧养老技术领域，具体涉及基于AI智能判别的养老院管理系统。所述系统包括：健康数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始健康数据；行为数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始行为数据；情绪数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始情绪数据；数据修正单元，配置用于对采集到的初始健康数据、初始行为数据和初始情绪数据进行数据修正。其通过采集三种数据进行交叉修正，提升了数据的获取的数据准确率，以及利用针对这些数据对老年人的身心健康和行为异常进行了全方位智能化地监控，极大程度提升了养老院的管理效率，以及提升了养老院的服务水平。的服务水平。的服务水平。

【技术实现步骤摘要】
基于AI智能判别的养老院管理系统


[0001]本专利技术属于智慧养老
，具体涉及基于AI智能判别的养老院管理系统。

技术介绍

[0002]智慧养老是面向居家老人、社区及养老机构的传感网系统与信息平台，并在此基础上提供实时、快捷、高效、低成本的，物联化、互联化、智能化的养老服务。
[0003]随着科技进步，新型养老方式日趋流行,社会上也涌现出一系列如只为父母设计的电视盒子等高科技产品，提升老人的晚年生活质量，最大程度的解决空巢老人寂寞的问题，是智慧养老，候鸟式养老，信息化养老，中国式养老的新形式。智慧养老经过一年多的良好运营与快速成长，获得了政府、行业、公众及媒体的广泛关注与认可。让老人充分享受物联网带来的便捷和舒适。
[0004]而在新型养老中，除了能够让老年人得到较好的照顾以外，重点更在于能够提升老年人的身心健康水平，尤其是关注老年人的心理健康问题，这些年越来越受到重视。老年人由于大都患有一些基础疾病，而这些疾病又具备突发性，如果不能及时预警，很容易对当事人造成较大的损害。因此如果能够结合现今的AI技术，对养老院中的老年人的健康提前进行预警，将极大程度上提升养老院的管理水平。
[0005]专利申请号为CN201710882432.3A的专利文献公开了一种基于物联网的养老院管理系统，包括云服务器和与云服务器相连接的监控终端、控制器和物联网服务器，云服务器和物联网服务器之间通过TCP协议实现存储数据之间的传输，物联网服务器通过无线网关连接处理器模块和环境监测模块，处理器模块通过物联网网关连接环境监测模块和环境处理模块，控制器电连接身体监测设备和视频采集模块，身体监测设备和视频采集模块均通过无线传输模块连接云服务器。
[0006]该专利技术虽然通过传感器监测老人的居住环境和老人的实时健康数据，但不具备老人的健康预警功能，也无法针对老年人的心理健康进行智能监测。

技术实现思路

[0007]本专利技术的主要目的在于提供基于AI智能判别的养老院管理系统，其通过采集三种数据进行交叉修正，提升了数据的获取的数据准确率，以及利用针对这些数据对老年人的身心健康和行为异常进行了全方位智能化地监控，极大程度提升了养老院的管理效率，以及提升了养老院的服务水平。
[0008]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0009]基于AI智能判别的养老院管理系统，所述系统包括：健康数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始健康数据；行为数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始行为数据；情绪数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始情绪数据；数据修正单元，配置用于对采集到的初始健康数据、初始行为数据和初始情绪数据进行数据修正，具体包括：基于采集到的初始健康数据和初始行为数据，对初始情绪数据进行修
正，得到修正情绪数据；基于采集到的初始健康数据和初始情绪数据对初始行为数据进行修正，得到修正行为数据；基于采集到的初始行为数据和初始情绪数据对初始健康数据进行修正，得到修正健康数据；数据异常判断单元，配置用于首先基于修正行为数据使用预设的修正行为数据判断模型，判断老年人是否出现行为异常，若是，则基于修正健康数据和修正情绪数据进行比较判断，以判断修正健康数据和修正情绪数据的主次关系，若修正健康数据为主数据，则生成健康预警命令，若判断修正情绪数据为主数据，则使用预设的神经网络模型，对修正情绪数据进行分析，以判断是否出现情绪异常，若是，则生成情绪预警命令。
[0010]进一步的，所述健康数据采集单元为集成多个传感器的可穿戴设备；其中所述传感器的种类至少包括：心率传感器、体温传感器、血压传感器和血氧传感器；所述初始健康数据为所述可穿戴设备中传感器感知到的数据。
[0011]进一步的，所述情绪数据采集单元为面部图像采集装置；所述面部图像采集装置，实时采集面部图像数据，将面部图像数据进行基于表情的图像分析，得到表情分析结果，根据预设的表情和PAD值的映射关系，得到表情分析结果的PAD值，作为初始情绪数据；所述行为数据采集单元为躯体图像采集装置；所述躯体图像采集装置，实时采集躯体图像数据；所述躯体图像数据至少包括：站立时间、行走时间、坐立时间和躺卧时间。
[0012]进一步的，所述基于采集到的初始健康数据和初始行为数据，对初始情绪数据进行修正，得到修正情绪数据的方法包括：使用如下公式，计算得到健康数据修正系数：其中，Health为健康数据修正系数，H
i
为同一时间下的初始健康数据，n为同一时间下的初始健康数据的个数；D
i
为同一时间下的初始健康数据的标准值，为多个设定值；再使用如下公式，计算得到行为数据修正系数：数据的标准值，为多个设定值；再使用如下公式，计算得到行为数据修正系数：其中，Behavior为行为数据修正系数，B
i
为同一时间下的初始行为数据，m为同一时间下的初始行为数据的个数；D
i
为同一时间下的初始行为数据的标准值，为多个设定值；K
i
为同一时间下的初始行为数据的权值，当其对应的B
i
为0时，K
i
的取值为0，当其对应的B
i
不为0时，K
i
的取值为1；最后，使用如下公式，得到修正情绪数据：修正情绪数据＝Health*Behaviorh*初始情绪数据。
[0013]进一步的，所述基于采集到的初始健康数据和初始情绪数据对初始行为数据进行修正，得到修正行为数据的方法包括：首先，使用如下公式计算得到情绪数据修正系数：其中，Emotion为情绪数据修正系数，(E
i
为同一时间下的初始情绪数据，l为同一时间下的初始情绪数据的个数；T
i
为同一时间下的初始情绪数据的标准值，为多个设定值；P
i
为初始情绪数据的权重值，当|E
i
‑
T
i
|的值超过设定的第一阈值范围时，其对应的取值为1，否则，其对应的取值为0；||为求绝对值运算；然后，使用如下公式，得到修正行为数据：修正行为数据＝Health*Emotion*初始行为数据。
[0014]进一步的，所述基于采集到的初始行为数据和初始情绪数据对初始健康数据进行修正，得到修正健康数据的方法包括：使用如下公式，得到修正健康数据：修正健康数据＝Behavior*Emotion*初始健康数据。
[0015]进一步的，所述数据异常判断单元，首先基于修正行为数据使用预设的修正行为
数据判断模型判断老年人是否出现行为异常的方法包括：将修正行为数据代入到修正行为数据判断模型中，计算得到一个判断值；将该判断值与预设的第二阈值范围进行比较，若在第二阈值范围之外，则判断老年人出现行为异常，否则，则判断老年人行为未出现异常；所述修正行为数据判断模型使用如下公式进行表示：
[0016]其中，X表示判断值。
[0017]进一步的，所述数据异常判断单元，基于修正健本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AI智能判别的养老院管理系统，其特征在于，所述系统包括：健康数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始健康数据；行为数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始行为数据；情绪数据采集单元，配置用于采集养老院内的老年人的初始情绪数据；数据修正单元，配置用于对采集到的初始健康数据、初始行为数据和初始情绪数据进行数据修正，具体包括：基于采集到的初始健康数据和初始行为数据，对初始情绪数据进行修正，得到修正情绪数据；基于采集到的初始健康数据和初始情绪数据对初始行为数据进行修正，得到修正行为数据；基于采集到的初始行为数据和初始情绪数据对初始健康数据进行修正，得到修正健康数据；数据异常判断单元，配置用于首先基于修正行为数据使用预设的修正行为数据判断模型，判断老年人是否出现行为异常，若是，则基于修正健康数据和修正情绪数据进行比较判断，以判断修正健康数据和修正情绪数据的主次关系，若修正健康数据为主数据，则生成健康预警命令，若判断修正情绪数据为主数据，则使用预设的神经网络模型，对修正情绪数据进行分析，以判断是否出现情绪异常，若是，则生成情绪预警命令。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述健康数据采集单元为集成多个传感器的可穿戴设备；其中所述传感器的种类至少包括：心率传感器、体温传感器、血压传感器和血氧传感器；所述初始健康数据为所述可穿戴设备中传感器感知到的数据。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述情绪数据采集单元为面部图像采集装置；所述面部图像采集装置，实时采集面部图像数据，将面部图像数据进行基于表情的图像分析，得到表情分析结果，根据预设的表情和PAD值的映射关系，得到表情分析结果的PAD值，作为初始情绪数据；所述行为数据采集单元为躯体图像采集装置；所述躯体图像采集装置，实时采集躯体图像数据；所述躯体图像数据至少包括：站立时间、行走时间、坐立时间和躺卧时间。4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述基于采集到的初始健康数据和初始行为数据，对初始情绪数据进行修正，得到修正情绪数据的方法包括：使用如下公式，计算得到健康数据修正系数：exp(0.35*D
i
)；其中，Health为健康数据修正系数，H
i
为同一时间下的初始健康数据，n为同一时间下的初始健康数据的个数；D
i
为同一时间下的初始健康数据的标准值，为多个设定值；再使用如下公式，计算得到行为数据修正系数：其中，Behavior为行为数据修正系数，B
i
为同一时间下的初始行为数据，m为同一时间下的初始行为数据的个数；D
i
为同一时间下的初始行为数据的标准值，为多个设定值；K
i
为同一时间下的初始行为数据的权值，当其对应的B
i
为0时，K
i
的取值为0，当其对应的B
i
不为0时，K
i
的取值为1；最后，使用如下公式，得到修正情绪数据：修正情绪数据＝Health*Behavior*...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢玉敏，
申请(专利权)人：上海柚纯数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：