一种面向智能家居老人看护系统的实现方案.pdf

随着物联网技术的快速发展，智能家居系统日益成熟，为人们的生活带来了许多便利。但是，在实际应用中，如何在保持老人隐私不被侵犯的前提下，实时监控并预测他们的日常行为活动，成为了一个急需解决的问题。本文提出了一种面向智能家居老人看护系统的实现方案，旨在通过技术手段，实现对独居老人的实时看护和行为预测，从而有效降低通信开销和传输延迟，提升老人的生活质量。 方案的核心技术包括Zigbee技术、异常值处理、特征提取、固定时间滑动窗口法和隐式马尔可夫模型。Zigbee是一种短距离、低功耗的无线通信技术，常用于构建低速率的个人局域网，其低功耗和低成本的特性使得它非常适合于智能家居的场景。利用Zigbee技术，可以在不侵犯老人隐私的前提下，实时获取老人生活空间内的传感器数据序列，包括活动信息、位置变化、生理参数等。 为了处理收集到的传感数据，方案采用了Zigbee开源协议栈ZStack和智能网关。ZStack是一个标准的、开源的Zigbee协议栈，它负责管理Zigbee网络中的节点，包括建立网络、加入节点、数据传输等。智能网关作为家庭网络与外部网络的桥梁，能够整合不同类型的通信协议和设备，实现异构网络的互联互通。 在数据处理方面，方案使用了异常值处理和特征提取技术。异常值处理用于提高数据质量，确保从传感器收集到的数据是准确和可靠的。特征提取则从大量的传感器数据中提炼出关键信息，为后续的行为识别和预测打下基础。 为了预测老人的基本日常行为（ADLs），方案采用了固定时间滑动窗口法和隐式马尔可夫模型。固定时间滑动窗口法可以将时间序列数据分割成一系列连续的、重叠的窗口，每个窗口包含了一定时间段内的数据。隐式马尔可夫模型是一种统计模型，它假设系统的行为是由一系列的隐状态驱动的，通过观察到的数据序列来推断这些隐状态，进而预测未来的状态。在本文的方案中，隐式马尔可夫模型被用于分析老人的行为模式，从而预测其日常活动。 最终，该系统还提供了历史记录查询和远程监控功能。历史记录查询允许家属或护理人员查看老人过去的活动记录，而远程监控功能则可以实时地监控老人的当前状态。测试结果表明，该方案能够有效地减少通信开销，降低传输延迟，实时监控并预测老人的行为动作，并且具有较高的平均准确率。 在具体实施方面，方案考虑了智能家居环境下的实际需求和老人的隐私保护。系统设计采用泛在智能的方式，这意味着系统部署时不会对老人的生活习惯造成干扰，同时也能保证老人的隐私不被侵犯。方案的适用人群是具有自理能力的独居老人，这类老人往往因为子女忙于工作无法得到充分的看护，特别需要这种智能看护系统的帮助。 本文提出的面向智能家居老人看护系统的实现方案，不仅技术上是可行的，而且在实际应用中具有重要的社会意义。随着中国智能家居市场产值的增长，这一方案的推广和应用，将有助于解决空巢老人无人看护的问题，为他们提供更安全、更便利的居家环境。