馬立克

（西北民族大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院，甘肅蘭州，730000）

0 引言

隨著全民人口老齡化加快，我國已正式進入到快速老齡化階段;據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)表明，在未來20年之間，老齡人口的年均增長速度將超過3%;到2050年，中國的老齡人口總量將超過4億人，老齡化人群將超過中國總?cè)丝跀?shù)的30%[1]。

據(jù)中國疾控中心慢病中心2018年全國疾病監(jiān)測系統(tǒng)死因監(jiān)測結(jié)果顯示，65歲以上老年人跌倒傷害占總傷害病例比例為34.51%。因此，跌倒已經(jīng)成為我國65歲以上老年人因傷致死的首位原因。現(xiàn)今，跌倒對于我國數(shù)量空前的老年人群體來說，是致命殺手般的存在。更令人擔憂的是，對在老年人群體中占大比例的空巢老人群體來說，其平日在室內(nèi)更多的是處于無人監(jiān)管的狀態(tài)，一旦發(fā)生意外，后果將不堪設(shè)想。因而，在這種情況下, 實時動態(tài)健康體征監(jiān)測系統(tǒng)就成了隨時隨地監(jiān)測老年人居家安全的最佳手段。該類系統(tǒng)的研發(fā)與投入使用不但能從根本上降低了醫(yī)療資源的使用, 更甚者在很大程度上對意外發(fā)生時與發(fā)生后做到了及時的預(yù)警與求救，對保障老年人的生命安全健康起到很大的作用。

1 目的和意義

目前對于老年人健康監(jiān)測缺乏高效簡潔的手段，在監(jiān)管老年健康方面容易出現(xiàn)問題。然而優(yōu)質(zhì)的健康監(jiān)護資源只有在醫(yī)院等機構(gòu)才能享受，但是這部分資源卻是有限的，無法與現(xiàn)有需求匹配。

隨著老齡化進程不斷加快，全方位全周期健康監(jiān)測服務(wù)將是養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)所發(fā)展的重點，將科技與服務(wù)結(jié)合已成為現(xiàn)時代的趨勢。

而WiFi無線聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為當今使用最廣的一種無線網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)，幾乎所有設(shè)備都支持Wi-Fi上網(wǎng)，無線信號不僅在數(shù)據(jù)傳輸上發(fā)揮了重要的作用，而且也可以用來實現(xiàn)環(huán)境感知、人體動作識別。

人體動作識別作為健康監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊，同時也是關(guān)鍵的組成部分。本系統(tǒng)基于WiFi信號的人體行為識別方法能夠有效地解決和彌補傳統(tǒng)方法所帶來的不足。與傳統(tǒng)的方法相比，被檢測的用戶不需要隨身攜帶任何的設(shè)備，僅僅利用WiFi無線射頻信號對人體的動作進行感知和識別，因此也不需要考慮各種傳感器的成本、壽命等問題?；跓o線信號的人體活動監(jiān)測以用戶為中心，利用人體動作對無線信號傳播產(chǎn)生的影響，采集人體的生理信息，包括人體的位置、姿勢、動作等，并且將這些信息以數(shù)據(jù)的形式，通過無線傳輸?shù)姆绞絺魉徒o遠程控制端，實現(xiàn)對老年人健康狀況的遠程監(jiān)測。例如，對于獨居老年人而言，當出現(xiàn)跌倒等健康威脅時，家庭使用的路由器作為WiFi信號的發(fā)射端，利用普通的接收設(shè)備作為信號的接收端，對于路由器采集到的數(shù)據(jù)第一時間進行一系列行為識別分析，確定結(jié)果后第一時間將危險信息上傳云端，與社區(qū)醫(yī)院相結(jié)合, 能及早地發(fā)現(xiàn)險情并及時救治, 有效地達到了監(jiān)控病情的目的。同時結(jié)合手機APP與監(jiān)護人第一時間取得聯(lián)系。

2 老年人監(jiān)測系統(tǒng)及需求現(xiàn)狀

人口老齡化使老齡化服務(wù)行業(yè)進入了黃金期。目前針對于老年人行為識別的技術(shù)主流上包括基于視頻監(jiān)控、基于傳感器的掃描識別、基于無線射頻信號等。

以下列舉了當前市場上涉及到的相關(guān)老年人健康監(jiān)測的主流產(chǎn)品。

圖1是普遍家庭比較流行的家居監(jiān)控攝像頭，其特點是自動識別抓拍移動物體，更高級的有人形偵測功能。其利用紅外光實現(xiàn)夜晚攝像，黑白畫面，實現(xiàn)全時段監(jiān)測，并且可通過APP實現(xiàn)手機和攝像頭對接；但是此類產(chǎn)品的缺陷也有很多，安裝前需提前部署監(jiān)測位置，電源，網(wǎng)線；使用無線傳輸時得充分考慮網(wǎng)絡(luò)負載；攝像頭只能設(shè)置在走道、門廳等公共區(qū)域，不宜裝在臥室，衛(wèi)生間等隱私區(qū)域并且存在監(jiān)控死角。而老年人跌倒的高發(fā)區(qū)往往發(fā)生會在衛(wèi)生間等比較濕滑的地方，監(jiān)測區(qū)域的有限是監(jiān)控攝像頭的一大弊端。為保證數(shù)據(jù)隱私不被泄露，還需要選擇購買有加密傳輸能力的攝像頭產(chǎn)品，安裝成本大大提高。

圖1 普遍家庭比較流行的家居監(jiān)控攝像頭

圖2是智能手環(huán)，作為時下熱門的一款老年人健康監(jiān)測產(chǎn)品，可以支持24小時心率監(jiān)測，清晰反饋老年人的健康實時數(shù)據(jù)，方便根據(jù)情況調(diào)節(jié)運動強度。具有智能脈搏波技術(shù)，輕松測量血壓等多種功能表。但是需要做到24小時佩戴，當老人洗澡睡覺時，不方便佩戴，無法達到實時監(jiān)測的目的；并且需過慮擦汗、翻書、擺臂等手部動作的干擾，無法對跌倒這種大動作做到及時有效的判斷。

圖2 智能手環(huán)

相比于上述所列出的兩款產(chǎn)品，基于wifi信號的健康監(jiān)測系統(tǒng)很好地解決了許多傳統(tǒng)的健康監(jiān)測系統(tǒng)所面臨的問題，同時具備很好的空間性、時效性和安全性。

通過網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)資料，還有走訪了解部分老年人群體，我們發(fā)現(xiàn)存在以下問題：（1）市面上涉及到老年人健康監(jiān)測的產(chǎn)品無法很好的切合實際老年人防跌倒的需求。（2）基于WiFi無線射頻的人體行為識別技術(shù)，其最顯著的特點是恰恰彌補了基于視頻、基于傳感器等各項健康檢測的缺陷：無檢測位置限制，無隱私泄露隱患，方便快捷。但是市場上目前還沒有相關(guān)的健康監(jiān)測產(chǎn)品。（3）基于WiFi的這一套系統(tǒng)只需要很少的資源就能達到比同類型產(chǎn)品更好的效果。綜上所述，我們認為利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)以及計算機處理數(shù)據(jù)的便捷性，利用WiFi人體行為識別技術(shù)做出一款同時具備空間性，安全性，全時效性，便捷性的老年人健康監(jiān)測系統(tǒng)。為關(guān)注老年人健康，促進全民健康水平提升貢獻自己的一份力量[2]。

3 項目的主要內(nèi)容

基于上述分析，為了以更低的成本更好的保護這些老人的生命健康安全，以WiFi信號識別人體動作作為基礎(chǔ)，并將其識別的動作與預(yù)先存入的動作模型進行匹配，如果相同就以app報警的方式進行呈現(xiàn)，并自動向家人或者有關(guān)終端進行預(yù)警，方便監(jiān)護方能更快的發(fā)現(xiàn)并處理老人摔倒所發(fā)生的狀況。

3.1 基本功能

由于軟件所面向的主體對象人群是易發(fā)生意外的老年人群。初期，考慮到許多老年人并不熟悉智能設(shè)備的使用，同時也為了更好的服務(wù)老年人群，我們的產(chǎn)品將會考慮到老年人的實際情況，簡化使用的各個方面，但在保證功能不受影響的情況下，開發(fā)并應(yīng)用引導(dǎo)系統(tǒng)，以此來引導(dǎo)各類人群的使用。同時，我們也會降低用戶頁面的復(fù)雜程度，給予被服務(wù)人群最簡易的使用流程。主要有以下功能：

3.1.1 用戶意外預(yù)警功能

分為兩種模式--主動和被動。主動功能是當老人發(fā)生意外突發(fā)狀況時可以快速的通過app通知救助方，該功能是通過一鍵撥號系統(tǒng)可以讓用戶以最快的速度聯(lián)系救助方。不同的是，被動功能是軟件的核心功能，它以WiFi識別具體的人體動作，通過跌倒檢測分析進而達到預(yù)警的效果。最后，除此兩種主要的功能外，大聲播報日程功能和天氣播報功能等生活輔助性功能則可以幫助用戶更好的處理每一天的行程等等，大大加強了軟件的實用性與日常性。

3.1.2 智能引導(dǎo)系統(tǒng)

智能引導(dǎo)系統(tǒng)則是當你打開app的時就自動的在后臺進行調(diào)用。并且，當你需要使用到某項功能的時候，用戶可以選擇相應(yīng)的app引導(dǎo)功能，屆時，app將會自動跳轉(zhuǎn)到相應(yīng)的功能一步步的告訴用戶如何執(zhí)行。

3.1.3 利用室內(nèi)音響，附加了日程播報，廣播功能以及天氣預(yù)報功能等實用功能。

4 實施目標

4.1 系統(tǒng)流程圖

技術(shù)人員通過對一些情景預(yù)設(shè)下的行為動作識別進而通過契合模型建立將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，再對其進行封裝存儲于數(shù)據(jù)庫中，并將這些數(shù)據(jù)作為未來跌倒檢測實時判斷的依據(jù)來源。

在實用階段，將WiFi采集信息傳送至電腦終端進行數(shù)據(jù)接收、判斷和處理，如果信息匹配，將會作為異常信息處理，并將處理的結(jié)果發(fā)送至相應(yīng)的app終端，使得接收者及時進行處理響應(yīng)。

圖3 項目功能圖

圖4 系統(tǒng)流程圖

4.2 關(guān)鍵過程

在本項目的實施過程中，關(guān)鍵過程如下。

圖5 項目總體過程

4.2.1 數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)采集

通過進行預(yù)設(shè)環(huán)境下技術(shù)人員對適用對象的行為動作進行模擬，建立合適的動作模型來進行數(shù)據(jù)采集，并且將數(shù)據(jù)記錄到相應(yīng)的文檔中，為接下來數(shù)據(jù)的預(yù)處理提供豐富的實驗數(shù)據(jù)。但是完成這一系列的工作較為繁瑣，工作量大，需要一定量的時間收集和處理數(shù)據(jù)。

4.2.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在室內(nèi)環(huán)境中，WiFi信號在傳播過程中會受到周遭環(huán)境的影響，而許多的無關(guān)因素會對采集的數(shù)據(jù)產(chǎn)生干擾，因此，我們需要對數(shù)據(jù)進行相關(guān)預(yù)處理以消除干擾因素[3]。

消除干擾因素我們主要采用的方法是：主成分分析的處理方法--常用于數(shù)據(jù)維度較高的數(shù)據(jù)集。其優(yōu)點是能夠?qū)崿F(xiàn)降維，從而降低算法復(fù)雜度，同時能去除不相干的噪音成分。這一點傳統(tǒng)的低通濾波器是不能實現(xiàn)的。因此，主成分分析的方法常用于CSI數(shù)據(jù)的處理。相關(guān)的技術(shù)還有待學(xué)習(xí)與實現(xiàn)[4]。

4.2.3 特征提取

特征提取作為建立分類決策模型之前關(guān)鍵的一步，也是人體動作系統(tǒng)設(shè)計過程中十分的重要環(huán)節(jié)。特征提取的目的是通過挖掘CSI信號的本質(zhì)信息，建立人體動作和CSI信號變化模式的相互關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，針對不同的動作提取最具代表的特征，作為對應(yīng)特征的特殊標簽，從而實現(xiàn)較好的識別效果。

而特征提取主要包括時域分析、頻域分析的方法，對于CSI信號而言，可以根據(jù)不同的行為動作提取對應(yīng)的時域和頻域的特征并將其轉(zhuǎn)化為特征碼。最后，將這些特征碼通過統(tǒng)一格式導(dǎo)入到專門的系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中進行保存[5]。

4.2.4 用svm模型進行行為識別

對于提取出來的特征碼，我們將采用svm模型進行識別。Svm模型--支持向量機（Support Vector Machines,SVM）是一種基于統(tǒng)計學(xué)理論的機器學(xué)習(xí)的方法。SVM的基本模型是間隔最大化的線性分類器[6]。在實際應(yīng)用中，如果訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)線性可分的特點，那么就可以通過硬間隔最大化，并繼續(xù)通過學(xué)習(xí)得到線性分類器;如果訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不可分的特點，就可以通過學(xué)習(xí)得到一個非線性的分類器。[7]

4.2.5 對分析系統(tǒng)進行封裝

將以上技術(shù)中提到的特征碼、用于接收實時數(shù)據(jù)的模型等其他功能進行封裝。以至于將功能集中化，最后作為一款可用的分析系統(tǒng)[8]。

4.2.6 app的制作

用安卓開發(fā)的方式完成對APP的制作，將app制作成用于對分析系統(tǒng)報送的信息進行接收并對用戶進行預(yù)警的一款小程序，再進行一些實用功能的添加，例如一鍵報警等。

5 結(jié)語

本項目相較于其他產(chǎn)品來說，此項目采用WiFi無線監(jiān)測的形式，在擁有了市場已有產(chǎn)品功能的同時，在隱私性，安全性，便捷性等方面更好的滿足了老年人健康監(jiān)測的需求。

通過市場調(diào)研發(fā)現(xiàn)，同類產(chǎn)品多是采用傳感器技術(shù)，視頻監(jiān)測技術(shù)，生產(chǎn)，購買成本大大提高，而此系統(tǒng)只需要客戶在家中搭載一臺具有無線監(jiān)測的路由器，成本方面遠低于其他產(chǎn)品。

通過查閱相關(guān)文獻，基于WiFi人體行為識別的技術(shù)已發(fā)展的比較成熟，這使老年人跌倒監(jiān)測系統(tǒng)在項目可行性方面更加利于實現(xiàn)。