“乐享夕阳”家庭养老APP的构建与成效

摘要：随着社会老龄化加剧，家庭养老模式面临子女工作与照料父母难以平衡的挑战。本项目设计了一款名为“乐享夕阳”的家庭养老APP，通过整合智能穿戴设备（如手环、手表）和家庭摄像头等终端，实时监测老年人的健康状况和活动数据，并在异常情况发生时及时推送警报至子女端。该APP具备健康数据分析、紧急响应机制及隐私保护功能，旨在提升老年人的生活质量，缓解子女的照料压力。项目采用移动应用开发技术，结合物联网与数据分析，为家庭养老提供智能化解决方案，具有显著的社会价值和市场潜力。

关键词：家庭养老；智能穿戴设备；健康监测；物联网；移动应用

引言

在老龄化社会背景下，家庭养老模式因子女时间与精力不足而面临转型需求。现有研究表明，物联网与智能技术可有效提升老年人健康管理效率，但针对子女远程监护的综合性解决方案仍待完善。为此，本项目提出“乐享夕阳”家庭养老APP的设计，通过实时数据监控、紧急响应和个性化服务，解决异地子女对父母健康状态的即时感知问题。本文将从技术实现、功能设计及社会意义等方面展开探讨，以期为智慧养老领域提供创新实践参考。

1.家庭养老现状及传统防治手段的局限

当前，中国已进入中度老龄化社会，家庭养老仍是主要模式，但子女因工作压力难以兼顾照料责任，导致老年人健康与安全风险增加。传统防治手段主要依赖人工看护或基础医疗设备，存在明显局限：一是实时性不足，子女难以及时发现突发健康问题；二是覆盖范围有限，无法全天候监测老年人活动状态；三是数据分散，缺乏系统性分析，难以预测潜在健康风险。此外，传统手段对异地养老家庭的支持较弱，难以满足远程监护需求。智能技术的缺失使家庭养老效率低下，亟需数字化解决方案弥补传统模式的不足。

二、“乐享夕阳”APP设计

2.1 系统架构

graph TD

A[家庭摄像头] --> B[视频流采集]

B --> C[边缘计算设备]

C --> D[YOLO行为识别引擎]

D --> E[分级预警系统]

E --> F[子女APP]

E --> G[急救中心]

E --> H[社区服务]

2.2关键技术创新

2.2.1改进的YOLO模型

基于YOLOv5s架构，针对老年人行为特点优化

新增跌倒、异常姿态、长时间静止等检测类别

2.2.2智能响应机制

def emergency_response（event_type）：

if event_type == "fall"： # 跌倒

send_app_alert（强制弹窗+视频片段）

auto_dial_120（gps定位）

elif event_type == "abnormal_pose"： # 异常姿态

push_app_notification（）

trigger_voice_check（老人确认）

else： # 长时间静止

record_health_log（）

2.3功能模块

2.3.1健康监测模块

实时采集心率、血压、血氧、睡眠质量等生理数据（通过智能手环/手表接入）；异常数据阈值预警（如心率异常、跌倒检测）。

2.3.2远程监护模块

家庭摄像头实时画面查看（支持多设备接入）；活动轨迹记录（通过室内定位或穿戴设备GPS）；异常行为AI识别（如长时间静止、意外跌倒）。

2.3.3紧急响应模块

一键SOS求助功能（触发后自动通知子女及紧急联系人）；分级警报系统（根据异常程度推送短信/电话/APP通知）；联动社区/医疗机构（预留急救绿色通道信息）。

2.3.4家庭互动模块

亲情日历（用药提醒、生日备忘等共享事项）；多人视频通话（简化操作界面适配老年人使用）；健康报告共享（子女端生成周报/月报）。

2.3.5智能服务模块

第三方服务对接（预约上门护理、在线问诊等）；语音助手支持（方言识别、语音指令控制）。

三、项目研究方法

3.1 方法步骤

3.1.1 需求分析

通过市场调研和用户访谈，深入了解目标用户群体的需求。项目团队针对老年人及其子女进行了广泛的调研，发现老年人对传统可穿戴设备的抵触情绪较高，且子女希望能够实时了解父母的健康状况，特别是在父母独居的情况下。

3.1.2 原型设计

在需求分析的基础上，项目团队进行了原型设计。通过绘制APP的原型图，团队明确了界面布局、功能交互和用户流程。

3.1.3 开发环境搭建

为了确保开发工作的顺利进行，项目团队搭建了开发环境。团队选择了Android Studio作为主要的开发平台，并使用Java和Kotlin进行Android端的开发，同时使用Swift进行iOS端的开发。

四、有形成果

4.1 完成APP原型开发

项目团队成功完成了APP原型开发，支持Android和iOS双平台。APP界面设计简洁直观，操作便捷，确保用户能够轻松上手使用。

4.2 建立老年人行为视频数据库

为了支持行为识别模型的训练和优化，项目团队建立了包含100组样本的老年人行为视频数据库。该数据库涵盖了跌倒、长时间静止等高危场景，为模型的训练提供了丰富的数据支持。

五、改进方向

5.1 技术优化

5.1.1 引入Transformer架构

尽管现有的YOLO模型在实时性和准确性方面表现优异，但在处理长时序行为识别时仍存在一定的局限性。为了进一步提升系统的行为识别能力，项目团队计划引入Transformer架构。

5.1.2 开发低光照环境下的增强算法

在实际应用中，家庭环境的光照条件可能会发生变化，特别是在夜间或光线不足的情况下，现有的视觉识别算法可能会出现识别准确率下降的问题。为了解决这一问题，项目团队计划开发低光照环境下的增强算法。该算法将通过以下方式提升系统在低光照环境下的表现：

图像增强技术：利用图像增强算法（如直方图均衡化、自适应对比度增强等）对低光照环境下的视频帧进行预处理，提升图像的清晰度和对比度，从而为后续的行为识别提供更高质量的输入数据。

多光谱融合：结合红外摄像头或其他多光谱成像设备，获取低光照环境下的更多视觉信息，并通过多光谱融合技术提升系统的识别能力。

深度学习增强：训练专门针对低光照环境的深度学习模型，通过大量低光照场景下的数据进行模型优化，使其能够在光线不足的情况下依然保持较高的识别准确率。

六、社会价值与应用前景

6.1社会价值

6.1.1提升老年人生活质量与安全保障

家庭互动模块（如健康报告共享）增强了代际情感连接，缓解了老年人的孤独感，同时帮助子女更全面地关注父母的日常健康状态。

6.1.2缓解子女照料压力与家庭矛盾

远程监护功能（实时视频查看、活动轨迹记录）使异地子女能够随时了解父母动态，减少因信息不对称引发的焦虑。

七、结论

乐享夕阳”APP通过技术创新与社会需求的高度结合，不仅解决了家庭养老中的核心痛点，更在智慧养老生态构建、社会资源优化等方面展现了深远价值。未来，随着技术迭代、政策红利释放与市场认知提升，项目有望成为家庭养老领域的标杆解决方案，助力实现“老有所安、老有所乐”的社会愿景。

基金项目：2024省级大学生创新创业训练计划项目（项目编号S202410723113）

指导教师：赵晓雷 副教授