CN114343595B - 一种社区智慧养老服务*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种社区智慧养老服务***,包括:行为采集模块,用于通过摄像头联合姿态采集带实现老人行为数据的采集;生命体征采集模块,用于采集老人的生命体征数据,并实时反馈至生命体征分析模块;行为分析模块,用于实现老人行为数据的分析,从而获取其异常行为和心理需求;生命体征分析模块,用于实现生命体征数据的分析,从而获取其异常生命体征;异常实时反馈模块,用于以预设的模板生成对应的异常排查任务至对应的管理人员终端,管理人员需以既定的模板完成异常排查报告的填写上传方可完成对应的异常排查任务。本发明实现了老人的全方位自动化监测,尽可能的减少了监控盲区,引入生理需求的识别和辅助实现功能,大大提高了客户的体验感。
Description
技术领域
本发明涉及监护***领域,具体涉及一种社区智慧养老服务***。
背景技术
随着人口老龄化的加剧,养老问题成为一个社会关注的问题。经调查研究发现,目前居家养老模式占总人数64.25%,社区养老(家庭养老为主,社区机构养老为辅)占33.82%,养老社区(专门为老年人建立的社区)占23.67%,机构养老仅占12.56%,具体数据见图1。随着老年群体年龄的进一步增长,必须有专业化的社区提供上门的检测与服务,社区养老模式促进和补充了居家养老。
“互联网+”社区养老的建设突破了传统社区养老信息迟滞与闭塞问题,但是普遍存在以下缺陷:
1)采用摄像头的方式进行老人生活起居的监测,由于个人隐私的需求,存在很大的监测盲区;
2)需要人为进行视频数据的观察,一方面成本较高,另一方面一旦观察人员疏忽,便很容易发生意外;
3)忽视了老人的生理需求,客户体验感较差。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种社区智慧养老服务***,实现了老人的全方位自动化监测,尽可能的减少了监控盲区,同时引入生理需求的识别和辅助实现功能,大大提高了客户的体验感。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种社区智慧养老服务***,包括:行为采集模块,用于通过摄像头联合姿态采集带实现老人行为数据的采集;生命体征采集模块,用于采集老人的生命体征数据,并实时反馈至生命体征分析模块;行为分析模块,用于实现老人行为数据的分析,从而获取其异常行为和心理需求;生命体征分析模块,用于实现生命体征数据的分析,从而获取其异常生命体征;异常实时反馈模块,用于以预设的模板生成对应的异常排查任务至对应的管理人员终端,管理人员需以既定的模板完成异常排查报告的填写上传方可完成对应的异常排查任务。
本实施例中,所述姿态采集带包括带三维姿态传感器的腰带及带温度传感器、脉搏传感器、三维姿态传感器的腕带。
本实施例中,所述摄像头基于老人勾选的可视化监控区域布置,在可视化监控区域内以摄像头反馈的图像的深度信息对应的骨骼对的角度旋转移动SO3矩阵信息作为老人行为数据;在不可视化监控区域内以姿态采集带反馈的老人三维姿态信息作为老人行为数据。
本实施例中,所述行为分析模块基于Bi-LSTM+Attention模型实现老人行为数据的识别和分类,获取到每一个行为数据对应的心理需求,当识别到的老人行为数据为危险或对应的心理需求无法自主满足时,即判定为识别到异常行为。
本实施例中,所述生命体征数据包括体温数据和脉搏数据。
本实施例中,不同的异常行为对应不同的异常排查任务生成模板,异常排查报告所填写的内容以是否可以解决异常行为对应的问题为标准进行评估,可以解决则完成对应的异常排查任务,若上传异常排查报告后,异常行为仍未解决,监督模块启动,通知监督人员进行异常排查任务的辅助进行。
本实施例中,还包括:安全范围限定模块,用于根据不同的老人划定不同的安全活动范围,当老人反馈的定位数据即将超出或超出预设的安全范围时,预警模块启动,提醒管理人员与老人进行通讯引导老人回到安全活动范围内或者及时到达老人目前所在位置引导老人回到安全活动范围。
本发明具有以下有益效果:
1)实现了老人的全方位自动化监测,尽可能的减少了监控盲区;
2)引入生理需求的识别和辅助实现功能,可以及时的发现老人行为数据为危险或对应的心理需求无法自主满足的情况,自动化程度高,监测覆盖面广;
3)采用以预设的模板生成对应的异常排查任务至对应的管理人员终端,管理人员需以既定的模板完成异常排查报告的填写上传方可完成对应的异常排查任务的方式,实现了老人每一个需求的准确传达、快速反馈和全程可追溯,大大提高了客户的体验感。
附图说明
图1为当前养老模式调查研究结果图。
图2为本发明实施例一种社区智慧养老服务***的***框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白,以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明实施例提供了一种社区智慧养老服务***,包括:行为采集模块,用于通过摄像头联合姿态采集带实现老人行为数据的采集;生命体征采集模块,用于采集老人的生命体征数据,并实时反馈至生命体征分析模块;行为分析模块,用于实现老人行为数据的分析,从而获取其异常行为和心理需求;生命体征分析模块,用于实现生命体征数据的分析,从而获取其异常生命体征;基于无线深度神经网络实现,该无线深度神经网络模型基于历史生命体征数据及其对应的安全指数训练所得,其输入项为生命体征数据,输出项为安全指数;异常实时反馈模块,用于以预设的模板生成对应的异常排查任务至对应的管理人员终端,管理人员需以既定的模板完成异常排查报告的填写上传方可完成对应的异常排查任务。
本实施例中,所述姿态采集带包括带三维姿态传感器的腰带及带温度传感器、脉搏传感器、三维姿态传感器的腕带,其中腕带配置有两根,分别佩戴在左右手上,且每一个腰带和腕带均配置有RFID芯片,用户录入用户的基本信息,同时腰带还配置有GPS定位芯片,用于实时反馈用户目前所在的位置。
本实施例中,所述摄像头基于老人勾选的可视化监控区域布置,即摄像头仅布置在老人勾选的可视化监控区域内,在可视化监控区域内以摄像头反馈的图像的深度信息对应的骨骼对的角度旋转移动SO3矩阵信息作为老人行为数据;在不可视化监控区域内以姿态采集带反馈的老人三维姿态信息作为老人行为数据。其中,通过kinect深度传感器进行骨骼信息获取,消除锁获得骨骼信息的抖动和噪声干扰,并计算获取所有骨骼对的角度旋转移动SO3矩阵信息;
本实施例中,所述行为分析模块基于Bi-LSTM+Attention模型实现老人行为数据的识别和分类,获取到每一个行为数据对应的心理需求,当识别到的老人行为数据为危险或对应的心理需求无法自主满足时,即判定为识别到异常行为。Bi-LSTM+Attention模型基于历史老人行为数据对应的心理需求/危险指数所得,输入项为老人行为数据,输出项为危险指数/心理需求,然后基于每一个老人的生活自理能力数据及当前生活环境情况数据判定对应的心理需求是否可以自主满足;
本实施例中,所述生命体征数据包括体温数据和脉搏数据,基于所述腕带采集所得,每一个体温数据和脉搏数据均携带有对应的用户身份信息。
本实施例中,不同的异常行为对应不同的异常排查任务生成模板,异常排查报告所填写的内容以是否可以解决异常行为对应的问题为标准进行评估,可以解决则完成对应的异常排查任务,若上传异常排查报告后,异常行为仍未解决,监督模块启动,基于GSM通讯模块通知监督人员进行异常排查任务的辅助进行。
本实施例中,还包括:安全范围限定模块,用于根据不同的老人划定不同的安全活动范围,然后根据安全活动范围生成对应的安全活动地图,当老人反馈的定位数据即将超出或超出预设的安全范围时,预警模块启动,提醒管理人员与老人进行通讯引导老人回到安全活动范围内或者及时到达老人目前所在位置引导老人回到安全活动范围。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种社区智慧养老服务***,其特征在于,包括:
行为采集模块,用于通过摄像头联合姿态采集带实现老人行为数据的采集;
生命体征采集模块,用于采集老人的生命体征数据,并实时反馈至生命体征分析模块;
行为分析模块,用于实现老人行为数据的分析,从而获取其异常行为和心理需求;
生命体征分析模块,用于实现生命体征数据的分析,从而获取其异常生命体征;
异常实时反馈模块,用于以预设的模板生成对应的异常排查任务至对应的管理人员终端,管理人员需以既定的模板完成异常排查报告的填写上传方可完成对应的异常排查任务;不同的异常行为对应不同的异常排查任务生成模板,异常排查报告所填写的内容以是否可以解决异常行为对应的问题为标准进行评估,可以解决则完成对应的异常排查任务,若上传异常排查报告后,异常行为仍未解决,监督模块启动,通知监督人员进行异常排查任务的辅助进行;
安全范围限定模块,用于根据不同的老人划定不同的安全活动范围,当老人反馈的定位数据即将超出或超出预设的安全范围时,预警模块启动,提醒管理人员与老人进行通讯引导老人回到安全活动范围内或者及时到达老人目前所在位置引导老人回到安全活动范围。
2.如权利要求1所述的一种社区智慧养老服务***,其特征在于,所述姿态采集带包括带三维姿态传感器的腰带及带温度传感器、脉搏传感器、三维姿态传感器的腕带。
3.如权利要求1所述的一种社区智慧养老服务***,其特征在于,所述摄像头基于老人勾选的可视化监控区域布置,在可视化监控区域内以摄像头反馈的图像的深度信息对应的骨骼对的角度旋转移动SO3矩阵信息作为老人行为数据;在不可视化监控区域内以姿态采集带反馈的老人三维姿态信息作为老人行为数据。
4.如权利要求1所述的一种社区智慧养老服务***,其特征在于,所述行为分析模块基于Bi-LSTM+Attention模型实现老人行为数据的识别和分类,获取到每一个行为数据对应的心理需求,当识别到的老人行为数据为危险或对应的心理需求无法自主满足时,即判定为识别到异常行为。
5.如权利要求1所述的一种社区智慧养老服务***,其特征在于,所述生命体征数据包括体温数据和脉搏数据。
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