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        面向獨居老人的智慧居家養(yǎng)老系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

        2022-08-29 12:14:16劉海亮何雅琳陳堅豪錦標
        物聯(lián)網(wǎng)技術 2022年8期
        關鍵詞:界面程序養(yǎng)老

        劉海亮,何雅琳,陳堅豪,錦標,彭 劍,李 丹

        (韶關學院 信息工程學院,廣東 韶關 512005)

        0 引 言

        第七次全國人口普查結果顯示,中國人口老齡化趨勢進一步加劇。隨著人口老齡化的趨勢加劇及社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,絕大多數(shù)老年人由于情感、生理機能等原因優(yōu)選居家養(yǎng)老。我國獨居老人數(shù)量逐漸增多,甚至殘障或失能的獨居老人占到六成以上,他們的自理能力受損嚴重,健康狀況不容樂觀。我國的養(yǎng)老保障體系和養(yǎng)老設施建設仍然不夠完善,且傳統(tǒng)的養(yǎng)老模式已不足以滿足現(xiàn)今社會的養(yǎng)老要求,智慧居家養(yǎng)老系統(tǒng)應運而生。武漢僑亞愛爸媽居家養(yǎng)老服務設施具有老人GPS定位、自動體檢、子女及時查看家中監(jiān)控等功能,但產(chǎn)品人性化服務方面還有待提升;國外產(chǎn)品大多針對養(yǎng)老院,如日本的“真心香里園”使用了大量智能家居設備,結合遠程醫(yī)療終端和智能機器人,可以最大程度給老人提供貼心服務,但設備價格較為昂貴,并不適用于中國居家養(yǎng)老社會現(xiàn)狀。針對我國家庭養(yǎng)老技術問題,本文設計了一種面向獨居老人的智慧居家養(yǎng)老系統(tǒng),旨在為解決家庭養(yǎng)老問題提供一種新的選擇。

        1 系統(tǒng)需求分析與方案設計

        1.1 系統(tǒng)需求分析

        為滿足智慧居家養(yǎng)老需要,智慧養(yǎng)老系統(tǒng)在實現(xiàn)基本功能的基礎上還應考慮人性化設計,使其滿足老年人其他需求,需求分析如下:

        (1)老人可以通過語音與家居網(wǎng)關交互,同時優(yōu)化語音識別系統(tǒng),使語言命令的設定符合老人的生活習慣;

        (2)手環(huán)上設置一鍵呼救功能,老人面臨危險時可及時呼救;

        (3)子女可以通過APP和微信小程序端查看室內環(huán)境數(shù)據(jù)、健康參數(shù)和老人居家實時圖像;

        (4)醫(yī)生可以通過Web網(wǎng)頁及時了解老人的疾病信息;

        (5)對老人的健康監(jiān)測信息進行收集和分析,并進行疾病預測。

        1.2 系統(tǒng)方案設計

        文中設計的面向獨居老人的智慧居家養(yǎng)老系統(tǒng)由家居網(wǎng)關、手環(huán)終端、客戶端及服務器端組成。

        家居網(wǎng)關采用Raspberry Pi 3B作為主控,實現(xiàn)視頻傳輸、百度語音交互等功能;采用STM32F407芯片設計手環(huán),通過WiFi將采集的心率和血壓上傳到服務器OneNET云平臺,并設置一鍵呼救系統(tǒng)??蛻舳税ㄐ〕绦?、APP和Web端,可滿足用戶在不同場景下的需求,在客戶端可以通過API接口實時獲取云平臺數(shù)據(jù),以及遠程控制家居網(wǎng)關和手環(huán);服務器端采用OneNET云平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的云存儲、上傳和下發(fā),并通過GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡對健康信息進行疾病預測。項目結構如圖1所示。

        圖1 系統(tǒng)方案設計

        2 系統(tǒng)硬件設計

        2.1 智慧家居網(wǎng)關設計

        2.1.1 Raspberry Pi 3B主控設計

        智慧家居采用64 位四核 ARM Cortex-A53架構的Raspberry Pi 3B主控板,其配備1 GB LPDDR2存儲器,集成了以太網(wǎng)、攝像頭、顯示器等接口,還具有雙頻WiFi和低功耗藍牙功能,強勁的配置與通信能力為智慧家居的設計與實現(xiàn)提供了良好的開發(fā)環(huán)境,其架構如圖2所示。

        圖2 Raspberry Pi 3B硬件架構

        2.1.2 環(huán)境、安全、健康一體化服務

        利用空氣傳感器MQ-135監(jiān)測室內是否存在有害氣體;通過煙霧、可燃氣體傳感器MQ-2判斷可燃氣體以及煙霧的濃度,當其濃度高于安全閾值時,通過SIM900A自動向監(jiān)護人撥號求救;配備BH1750和DHT22,分別監(jiān)測室內光照強度和溫濕度,并通過百度語音交互來詢問開關燈及推送定時服藥提醒、最適穿衣等信息。

        2.1.3 視頻采集與傳輸

        采用USB攝像頭高速捕獲室內環(huán)境圖像,將圖像通過USB總線傳輸?shù)絉aspberry Pi 3B處理器中,再以MJPG的方式進行壓縮處理,打包生成UDP包,最后通過WiFi接口將數(shù)據(jù)傳輸?shù)組JPG-streamer視頻流服務器,輔助監(jiān)護人遠程監(jiān)察老人的生活情況。采集與傳輸過程如圖3所示。

        圖3 USB攝像頭采集與傳輸視頻過程

        2.1.4 百度語音交互

        本設計引入百度智能云的語音識別技術,其采用了類似神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法,實現(xiàn)了更高的識別精度。首先在百度智能云進行語音識別和語音合成配置,然后添加健康講座、新聞廣播等語義技能;當喚醒詞被MIC識別后,將運用Snowboy實現(xiàn)語音喚醒,然后開始錄音,錄音被轉換為WAV音頻流文件,通過調用百度API上傳至云服務器,匹配相應的語義技能。百度語音交互原理如圖4所示。

        圖4 百度語音交互原理

        2.2 智慧手環(huán)網(wǎng)關設計

        2.2.1 STM32F407主控芯片

        智慧手環(huán)采用STM32F407作為主控芯片,相比STM32F1系列芯片,其具有更先進的內核、更高的性能和更低的功耗,它的高速性處理能力適用于健康檢測對心電信號的本地處理分析。

        2.2.2 健康檢測

        血壓心率傳感器采用MKB0805,它具有自動增益、穩(wěn)定性高、自動佩戴識別和脫離無輸出功能;其使用了MCU算法,植入了心率血壓算法,直接輸出串口UART信號,簡化了編譯的工作量,簡單可靠,方便使用。

        2.2.3 數(shù)據(jù)采集和上傳

        運用MKB0805監(jiān)測老人的心率和血壓,將數(shù)據(jù)發(fā)送至STM32,再通過MQTT協(xié)議將其以數(shù)據(jù)流的形式傳送到OneNET云平臺。圖5所示為心率和血壓上傳至OneNET云平臺的過程。

        圖5 心率和血壓上傳至OneNET云平臺流程

        3 客戶終端軟件設計

        客戶終端由Web網(wǎng)頁端、Android軟件開發(fā)和微信小程序組成。監(jiān)護人通過APP和小程序獲取老人和居住環(huán)境的參數(shù);醫(yī)生利用Web網(wǎng)頁查看病人的健康數(shù)據(jù)并管理病人。

        3.1 Web網(wǎng)頁端

        Web網(wǎng)頁基于Vue.js技術開發(fā),運用HTML、CSS、JS進行頁面的基本布局,結合Ajax、Node.js等技術渲染頁面。該網(wǎng)頁主要包括登錄界面、老人管理界面和實時數(shù)據(jù)界面,如圖6所示。

        圖6 網(wǎng)頁操作功能

        3.1.1 登錄界面

        用戶登錄后可進入系統(tǒng)主頁,該界面對用戶登錄進行驗證,建立Session會話,采用Ajax技術為登錄表單設置請求地址和請求方式,與數(shù)據(jù)庫的賬號信息進行對比,通過對比進入系統(tǒng)主界面,否則返回登錄錯誤信息。

        3.1.2 老人管理界面

        該界面對用戶負責的老人進行管理,用戶可對管理的老人進行添加和刪除操作,點擊頁面“添加”或“刪除”按鈕后,通過表單對數(shù)據(jù)雙向綁定,對數(shù)據(jù)庫進行插入并刪除信息。

        3.1.3 實時數(shù)據(jù)界面

        該界面負責將獲取的最大心率以及靜息血壓實時數(shù)據(jù)展示給用戶,采用折線圖和柱狀圖等形式對數(shù)據(jù)進行可視化處理。選用Ajax技術,通過XMLHttpRequest對象向OneNET云平臺發(fā)送異步請求,調用相應的API獲取數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)以JSON格式返回JavaScript代碼區(qū),處理獲取的數(shù)據(jù)并填充到對應DOM區(qū)域。

        3.2 Android軟件開發(fā)

        APP用于實現(xiàn)對室內監(jiān)控及環(huán)境參數(shù)的實時獲取、查看老人身體健康狀況和遠程服藥提醒。

        3.2.1 實時接收數(shù)據(jù)模塊

        該模塊負責從OneNET獲取數(shù)據(jù)并展示在界面,該界面主要包括上下兩部分。下半部分為視頻監(jiān)控區(qū)域,其負責跳轉到MJPG-streamer視頻流服務器;上半部分為環(huán)境參數(shù)、老人健康監(jiān)測區(qū)域,采用調用API的方法獲取數(shù)據(jù)并顯示到數(shù)據(jù)區(qū)域。

        3.2.2 語音提醒模塊

        該模塊負責對設備語音功能的控制,主要用來提醒老人按時服用藥物。本界面使用了Button組件并對其設置了監(jiān)聽事件,當用戶點擊“提醒服藥”按鈕時,將調用API給OneNET云平臺下達命令,從而提醒老人服藥。

        3.3 微信小程序

        微信小程序的開發(fā)與實現(xiàn),極大地便利了監(jiān)護人查看環(huán)境參數(shù),及時了解老人身體狀況的需要。微信小程序具有如下功能:

        (1)環(huán)境安全監(jiān)測。在微信小程序端可以查看采集的環(huán)境參數(shù),一旦有害氣體超過閾值,立即提醒老人及監(jiān)護人。

        (2)老人健康監(jiān)測。通過MKB0805血壓心率測量方案實現(xiàn)采集老人血壓、心率數(shù)據(jù)的功能,同時可利用小程序實時掌握老人的健康情況。

        圖7所示為微信小程序操作功能圖。

        圖7 微信小程序操作功能圖

        4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡心臟病預測算法

        先將心臟病數(shù)據(jù)集劃分為訓練樣本和測試樣本,然后組建網(wǎng)絡,接著通過遺傳算法求解最優(yōu)的權值和閾值,將最優(yōu)解代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡,再運用訓練樣本進行多次試驗,得出一個擬合效果良好、預測精度較高的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,最后利用測試樣本進行仿真,分析模型的可行性。

        4.1 實驗數(shù)據(jù)集

        選取阿里云天池開源數(shù)據(jù)集Heart Disease UCI,根據(jù)相關性分析,引用了其中的年齡、性別、胸痛類型等13個特征屬性和1個類別標簽,數(shù)據(jù)集經(jīng)過清洗與轉換后,得到303條有效數(shù)據(jù)。實驗中隨機抽取80%的數(shù)據(jù)作為訓練樣本,將剩余的20%數(shù)據(jù)作為測試樣本。

        4.2 數(shù)據(jù)歸一化處理

        由于Sigmoid函數(shù)的取值范圍為[0,1],故BP神經(jīng)網(wǎng)絡對此范圍內的數(shù)據(jù)最靈敏,同時又因為特征屬性的數(shù)值之間存在量綱或量綱單位的差異,因而在對網(wǎng)絡訓練之前需要對輸入、輸出數(shù)據(jù)進行歸一化處理。

        程序如下:

        4.3 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的設計

        4.3.1 隱含層節(jié)點數(shù)的確定

        隱含層節(jié)點數(shù)可由式(1)確定:

        式中,、和分別為輸入層、輸出層和隱含層的節(jié)點數(shù),實驗中取13,取1,的值為4。

        4.3.2 搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡

        為增強網(wǎng)絡的表達能力,論文中選用非線性函數(shù)logsig作為隱含層的激活函數(shù),在輸出層選用線性函數(shù)purelin,以trainlm作為訓練函數(shù),搭建三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡。

        程序如下:

        4.3.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡

        以隱含層和輸出層的權值及閾值4個變量形成一條基因鏈,通過實數(shù)編碼法對其進行編碼,然后結合選擇(繁殖)、交叉(重組)、變異(突變)操作算子,評估個體適應度,最后通過演化求得最優(yōu)解。優(yōu)化過程如圖8所示。

        圖8 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的過程

        4.3.4 網(wǎng)絡訓練

        獲取最優(yōu)權值閾值后,接著完成網(wǎng)絡的訓練。程序如下:

        期望值與預測值間的線性回歸結果如圖9所示。

        圖9 預測值與期望值的線性回歸曲線

        預測值與期望值的相關系數(shù)高達0.886 48,訓練結果表明,該模型的擬合效果良好,模型具有較高的預測精度。

        5 系統(tǒng)測試

        5.1 數(shù)據(jù)分析端

        表1列出了部分測試樣本的期望值和預測值,以及兩者的誤差值。

        表1 預測值與期望值對照表

        表1測試樣本中的15條測試結果,實驗中61個測試樣本得到的平均誤差為0.1620,倘若視誤差低于平均誤差0.1620的情況為預測準確,則有46個測試樣本滿足條件,高達75.41%。該GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有較高的預測精度,在中老年人心臟病預測中效果顯著。

        5.2 居家養(yǎng)老系統(tǒng)

        手機遠程實時觀察樹莓派采集的視頻,如圖10所示。

        圖10 手機遠程實時觀察樹莓派采集的視頻

        5.3 智慧手環(huán)端

        OneNET云平臺存儲的數(shù)據(jù)如圖11所示。

        圖11 OneNET云平臺存儲的心率和血壓值

        5.4 Android端

        APP首頁、用戶界面、用戶登錄界面、用戶注冊界面和手機登錄界面如圖12所示。

        圖12 APP各界面效果

        5.5 微信小程序端

        圖13為微信小程序首頁效果圖。

        圖13 微信小程序首頁效果

        5.6 Web端

        Web數(shù)據(jù)可視化效果如圖14所示。

        圖14 Web數(shù)據(jù)可視化效果

        6 結 語

        本文通過介紹面向獨居老人的智慧居家養(yǎng)老系統(tǒng)的設計與實現(xiàn),體現(xiàn)了該系統(tǒng)在生活中的實用性及其可行性。通過智慧手環(huán)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡對老人日常健康檢測及心臟病風險預估進行了算法分析,子女和醫(yī)生可通過客戶端實時了解老人狀況并為其制定健康方案。該系統(tǒng)既有利于子女對老人居家環(huán)境的監(jiān)管,又有助于醫(yī)生對老人健康狀況的檢測,有效降低了老人患心臟病的風險,促進了醫(yī)療方案的精準化。

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