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        基于云存儲的臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

        2017-12-02 08:57:31高天雷高曦光周書旺馬明富趙凱
        軟件導(dǎo)刊 2017年11期
        關(guān)鍵詞:臥床監(jiān)護光纖

        高天雷+高曦光+周書旺+馬明富+趙凱

        摘要:針對日益突出的養(yǎng)老監(jiān)護問題,為了更方便地監(jiān)測老人的臥床狀態(tài)及起居習(xí)慣,提出一種基于云存儲的臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),在降低養(yǎng)老院、醫(yī)院及第三方醫(yī)療機構(gòu)人力成本的前提下,實現(xiàn)老人臥床狀態(tài)實時監(jiān)測,從而達到睡眠分析、行為數(shù)據(jù)監(jiān)控和遠程監(jiān)護等目的。該系統(tǒng)監(jiān)測精度高、實時性好,可實現(xiàn)病房、養(yǎng)老院的無人化遠程監(jiān)護,有助于建立養(yǎng)老新模式。

        關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:

        臥床狀態(tài)監(jiān)測;云存儲;Spring MVC

        DOIDOI:10.11907/rjdk.172854

        中圖分類號:TP319

        文獻標識碼:A文章編號文章編號:16727800(2017)011006203

        0引言

        調(diào)查研究報告顯示,2016年底我國60歲及以上老年人口達到2.3億,占總?cè)丝跀?shù)的1/6[1]。專家預(yù)測,我國60歲及以上老年人口平均每年增加約640萬,到2020年底將達到2.5億左右,約占總?cè)丝诘?7.2%[2]。人口老齡化是中國當(dāng)前和未來一段時間面臨的國情,老年人口持續(xù)高速增長給養(yǎng)老服務(wù)帶來了巨大挑戰(zhàn)[3]。隨著老齡化程度不斷加劇,再加上老年人“失能”、“空巢”、“少子”現(xiàn)象比較嚴重[4],該群體又是高血壓、心臟病、糖尿病等慢性病的高發(fā)人群[5],對于相關(guān)群體老年人的護理,尤其對于失能群體,監(jiān)護難度大、專業(yè)要求高。然而在傳統(tǒng)養(yǎng)老院的護理中,護理人員若夜間查房過頻將影響老人睡眠質(zhì)量,若查房疏忽則導(dǎo)致老人發(fā)生心梗、跌落床下等危險時不能被及時發(fā)現(xiàn)。針對以上問題,本文通過終端傳感器和遠程云平臺設(shè)計了基于云存儲的臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),可有效檢測并監(jiān)護老人的臥床狀態(tài)、心率指標等參數(shù),并在出現(xiàn)險情時及時告警,有助于監(jiān)護人員及時發(fā)現(xiàn)險情,爭取在第一時間進行處理,從而降低死亡率。

        1關(guān)鍵技術(shù)介紹

        1.1云存儲技術(shù)

        云存儲技術(shù)[6]是近幾年興起的一種網(wǎng)絡(luò)化的存儲概念,是在云計算(Cloud Computing)基礎(chǔ)上衍生和發(fā)展出來的新興技術(shù)。該技術(shù)結(jié)合發(fā)達的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、先進的集群應(yīng)用和成熟的分布式文件系統(tǒng)等技術(shù),使網(wǎng)絡(luò)中海量的各類型存儲設(shè)備協(xié)同工作,形成一個整體存儲計算結(jié)構(gòu)模型,共同對外提供數(shù)據(jù)的存儲計算服務(wù)和接口訪問功能[78]。本文通過無線網(wǎng)絡(luò)將采集的數(shù)據(jù)傳輸給云平臺實現(xiàn)云存儲功能,可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲計算。此外,相比于將算法嵌入到傳感器終端模塊程序中,在遠程云平臺上存儲的數(shù)據(jù)處理算法可以不斷優(yōu)化、實時更新,確保數(shù)據(jù)的準確性和拓展性。

        1.2光纖傳感技術(shù)

        光纖傳感技術(shù)[9]是運用光纖傳感器采集數(shù)據(jù),再經(jīng)解調(diào)后獲得檢測參數(shù)的一種新興技術(shù)。光纖傳感器原理為:光纖維材料將光源信號送入調(diào)制器,光源信號與待測參數(shù)相互作用,導(dǎo)致光的強度、波長、頻率、相位、偏振態(tài)等參數(shù)發(fā)生變化,成為被調(diào)制的信號源,再經(jīng)光纖維送入探測器解調(diào),獲得需要檢測的參數(shù)[10]。作為臥床狀態(tài)的傳感采集部分,光纖相比于傳統(tǒng)的壓力傳感器,具有更好的抗電磁干擾性能,并且重量輕、耐水、耐高溫、耐腐蝕。另一方面,光纖的數(shù)據(jù)傳輸量大、靈敏度高、實時性好、功耗低,非常適合作為壓力傳感器。

        1.3SpringMVC技術(shù)

        MVC是Model View Controller的縮寫,代表著“模型-視圖-控制器”[11]。MVC創(chuàng)新性地將邏輯代碼和前端界面合成到一起,使傳統(tǒng)的映射輸入、處理和輸出聚集到一個部件中,因而具備獨特而又強大的功能[1213]。MVC技術(shù)作為一種新型的軟件設(shè)計規(guī)范,設(shè)計人員在進行項目開發(fā)時可以分析顯示設(shè)計中各部分的組織代碼,根據(jù)客戶需求定制界面,使用MVC技術(shù)打包文件,而不需要重新編寫業(yè)務(wù)邏輯。本文利用Spring MVC技術(shù)實現(xiàn)云平臺的數(shù)據(jù)讀取、存儲和查詢功能。

        2血壓監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

        2.1總體設(shè)計

        如圖1所示,系統(tǒng)以“光纖感知終端+數(shù)據(jù)處理中繼+云平臺+異構(gòu)應(yīng)用終端”為架構(gòu),結(jié)合云存儲和傳感器技術(shù),設(shè)計了包括采集層(采集終端、傳輸中繼)、云平臺(云計算分析存儲單元)和應(yīng)用層(異構(gòu)終端平臺應(yīng)用)3部分的系統(tǒng)框架,通過構(gòu)建人體光學(xué)壓力算法模型,利用光學(xué)檢測原理借助光纖傳感器采集形變數(shù)據(jù),結(jié)合特征算法進行信息分離,實現(xiàn)人體臥床狀態(tài)的檢測、監(jiān)護和風(fēng)險報警;利用云平臺強大的計算能力分析大量采集數(shù)據(jù)并實時分發(fā),并在云平臺上實時、動態(tài)更新算法;不斷優(yōu)化采集算法,對采集的數(shù)據(jù)進行擴展分析。通過在床墊下鋪設(shè)傳感器采集用戶臥床數(shù)據(jù),然后利用WiFi、藍牙傳輸給云平臺進行數(shù)據(jù)處理與分發(fā),醫(yī)院、養(yǎng)老機構(gòu)、用戶子女即可通過手機、電腦、PAD等設(shè)備接收臥床數(shù)據(jù)及報警信息。

        2.2感知層設(shè)計

        主控制板采用的核心芯片是瑞芯微科技四核ARM Cortex-A9架構(gòu)的RK3188,主頻1.8GHz,搭載安卓4.4操作系統(tǒng),外圍圍繞系統(tǒng)功能搭建不同外設(shè)及接口電路。如圖2所示,主控模塊通過串口、藍牙、USB等不同傳輸方式與采集終端進行數(shù)據(jù)交互,實現(xiàn)臥床狀態(tài)、心率、脈搏、呼吸率等人體生理參數(shù)及測量指令的接收與發(fā)送。GPIO口可實現(xiàn)聲音采集輸出和液晶顯示交互等功能,配置了液晶顯示屏、觸摸屏、麥克風(fēng)、揚聲器等外設(shè),并將檢測數(shù)據(jù)實時上傳云平臺。

        3臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)

        3.1應(yīng)用層實現(xiàn)

        3.1.1用戶端總體流程

        用戶端總體流程如圖3所示,用戶通過用戶名和密碼登錄APP或服務(wù)網(wǎng)站,進入臥床狀態(tài)監(jiān)護配置界面,啟動藍牙、WiFi連接線程進行藍牙配對及網(wǎng)絡(luò)連接測試,并配置WiFi網(wǎng)絡(luò)使床墊傳感器采集數(shù)據(jù)能夠通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆破脚_。配置成功后開啟數(shù)據(jù)接收線程,無訪問請求或無報警信息時進入待機模式,產(chǎn)生數(shù)據(jù)請求或推送時進行數(shù)據(jù)解析并顯示到界面上。

        3.1.2數(shù)據(jù)上傳過程

        采集數(shù)據(jù)后,由采集層的光纖傳感器將數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)包形式通過傳輸中繼發(fā)送給云平臺,解析協(xié)議代碼如下:endprint

        function = “形變程度”;

        num = “0x32”;

        float distortion = (float) 18;

        Date = String.format(“%d/%d/%d %02d:%02d”, 2000+response[23], response[24], response[25], response[26], response[27]);

        aData = ((response[29]<<8)|(response[28]&0xff))/distortion;

        Distortiondata_list.add(Date+“”+aData);

        UARTLoopbackActivity.db_bed.execSQL(“INSERT INTO SHtable(userid,collectTime,

        value) values(?, ?, ?)”, new Object[]{UARTLoopbackActivity.userLoginID,Date,aData});

        Set set1 = new HashSet(Distortiondata_list);

        DistortionActivity.editor.putStringSet(“Distortion_DATA”, set1);

        3.2平臺端實現(xiàn)

        3.2.1緩存機制

        系統(tǒng)采用高并發(fā)的緩存機制,以降低應(yīng)用程序?qū)ξ锢頂?shù)據(jù)源的訪問頻次,提高應(yīng)用的運行性能。在緩存區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)是將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行復(fù)制,應(yīng)用程序在運行過程中對緩存進行數(shù)據(jù)讀寫[14]。系統(tǒng)緩存流程如圖4所示。

        程序開始后對數(shù)據(jù)庫的信息進行同步操作,算法控制程序讀取系統(tǒng)內(nèi)部定時器存儲的定時時間,并根據(jù)定時器時間值判定緩存區(qū)狀態(tài)。如果緩存狀態(tài)正常,程序調(diào)用函數(shù)將狀態(tài)值參數(shù)定義為0,同時同步預(yù)約剩余信息至緩存;反之,則將狀態(tài)值參數(shù)定義為1,結(jié)束流程。

        緩存開始后,對數(shù)據(jù)庫信息進行同步操作,然后獲取緩存狀態(tài),根據(jù)系統(tǒng)的定時器定時時間進行緩存區(qū)狀態(tài)判斷。如果緩存狀態(tài)正常,則調(diào)用函數(shù)將狀態(tài)位定義為0,同時同步預(yù)約剩余信息至緩存;反之,則將緩存狀態(tài)位定義為1操作,結(jié)束流程。

        3.2.2簽名算法

        當(dāng)用戶操作界面、系統(tǒng)發(fā)出請求參數(shù)時,首先會將用戶端傳送過來的請求參數(shù)進行簽名處理,然后將簽名值以及最初發(fā)送的參數(shù)同時發(fā)送到系統(tǒng)后臺,系統(tǒng)后臺對參數(shù)進行簽名,并將結(jié)果與之前接收到的簽名值進行對比。如果兩次結(jié)果一致,則請求許可,反之則失敗。具體簽名流程如圖5所示。

        圖5簽名算法流程

        用戶進行預(yù)約掛號,在預(yù)約、查詢科室、選擇醫(yī)生時,對請求參數(shù)進行簽名。首先,將參數(shù)進行排序加密計算簽名值,并獲取簽名對象集合。然后對集合進行判斷,如果集合為空,則簽名結(jié)束;如不為空,則按字符串進行排序,將排序后的參數(shù)進行拼接加密鑰,最后進行MD5加密。

        4系統(tǒng)運行效果

        如圖6(a)為臥床狀態(tài)監(jiān)護界面,監(jiān)護過程中實時展示所有綁定用戶的臥床狀態(tài),顯示用戶名稱、臥床狀態(tài)、開關(guān)機狀態(tài)、心率、呼吸率等參數(shù)信息,異常數(shù)據(jù)將顯示紅色報警并推送報警信息,告知監(jiān)護人員及時發(fā)現(xiàn)險情;圖6(b)為單個用戶24小時臥床狀態(tài)、心率、呼吸率、運動行為的信息統(tǒng)計;圖6(c)為單個用戶一周臥床狀態(tài)、心率、呼吸率、運動行為的信息統(tǒng)計,包括歷史數(shù)據(jù)柱狀圖和特殊時間節(jié)點曲線圖兩種展現(xiàn)方式,方便用戶統(tǒng)計心率、呼吸率等變化趨勢。

        圖6系統(tǒng)運行效果圖

        5結(jié)語

        本文通過傳感器和云計算技術(shù)將臥床狀態(tài)、心率、呼吸率等數(shù)據(jù)由采集終端使用簽名加密傳輸?shù)皆破脚_,并根據(jù)請求或推送分發(fā)給用戶端。采集到的臥床狀態(tài)、心率、呼吸率等參數(shù),通過云平臺上的算法實時進行數(shù)據(jù)分析、高速存儲與追蹤管理,并將數(shù)據(jù)推送給用戶個人、指定管理員、陪護人員及相關(guān)養(yǎng)老機構(gòu),實現(xiàn)了臥床狀態(tài)的實時監(jiān)測和風(fēng)險預(yù)警。下一步將在本文研究基礎(chǔ)上,利用更加先進的科研成果優(yōu)化傳感器采集精度,完善云平臺分析算法,使用戶獲得更好的體驗。

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        責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:黃?。?

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