【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及老年人健康与安全管理，尤其涉及一种基于多模态人工智能模型的老人意外预防综合报警系统，旨在全面预防和及时报警老人可能遇到的多种意外情况，包括但不限于坠楼、走失、噎食、摔倒等。
技术介绍
1、随着老龄化社会的加剧，老年人的安全问题日益受到关注。老年人由于身体机能的衰退、认知能力的下降等因素，面临着多种意外风险，如坠楼、走失、噎食、摔倒等。传统的预防措施往往依赖于人工看护和简单的物理防护设施，存在诸多局限性，如人工看护成本高、容易疏忽，物理防护设施可能被意外移动等。近年来，虽然出现了利用单一模态数据(如视频图像或可穿戴设备数据)进行特定意外预防的系统，但这些系统存在以下不足：一是监测范围有限，单一系统只能针对一种特定意外进行监测；二是容易受到环境因素或设备性能的影响，导致误报和漏报；三是无法对老人的多种意外风险进行全面、综合的评估和预警。因此，亟需一种能够融合多种模态数据、针对多种意外风险的综合报警系统，以提高老年人的安全保障水平。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基...
【技术保护点】
1.一种基于多模态人工智能模型的老人意外预防综合报警系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集老人的视频图像数据、可穿戴设备数据和环境数据；多模态融合模块，用于对采集到的不同模态的数据进行融合处理，生成多模态特征向量；人工智能分析模块，构建基于多模态人工智能模型的多种意外风险识别算法，以融合后的多模态特征向量为输入，输出多种意外风险发生的概率和置信度；报警模块，当任意一种意外风险发生的概率达到对应的预设报警阈值且置信度达到预设要求时，启动报警机制，向相关人员发送报警信息；后台管理模块，用于对所述系统进行配置、管理和监控。
2.根据权利要求1所述的一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态人工智能模型的老人意外预防综合报警系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集老人的视频图像数据、可穿戴设备数据和环境数据；多模态融合模块，用于对采集到的不同模态的数据进行融合处理，生成多模态特征向量；人工智能分析模块，构建基于多模态人工智能模型的多种意外风险识别算法，以融合后的多模态特征向量为输入，输出多种意外风险发生的概率和置信度；报警模块，当任意一种意外风险发生的概率达到对应的预设报警阈值且置信度达到预设要求时，启动报警机制，向相关人员发送报警信息；后台管理模块，用于对所述系统进行配置、管理和监控。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态人工智能模型的老人意外预防综合报警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：摄像头，安装在养老机构的老人活动区域，用于捕捉老人的视频图像数据；可穿戴设备，由老人随身佩戴，用于实时监测老人的位置数据、姿态数据、心率数据、吞咽动作数据等生理和运动数据；环境传感器，包括窗户开关传感器、阳台门传感器、天气传感器、室内噪音传感器、烟雾传感器、温度传感器、湿度传感器等，分别用于监测对应的环境因素，并将监测数据传输至数据采集模块的中央处理单元。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态人工智能模型的老人意外预防综合报警系统，其特征在于，所述多模态融合模块对数据进行融合处理的方法包括：对各类...
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