老年人智能监护与陪伴系统

关键字：老年人；健康；陪伴

一、概述

数据显示，联合国预计 2050 年全球老年人口占比达到 22% ，我国等国家都已进入深度老龄化。高龄老年人慢病控制、意外摔伤、独处空巢等问题突出，传统的高人力投入的专人监护方式无法满足需求。

AI、机器人以及物联网等技术的逐步发展为智能化监护方案的提出提供了技术支持。根据老年人需求包括的几项内容：健康保障：如心率/血压/睡眠状况等生理指标的采集分析；安全保障：如跌倒侦测及煤气/火灾等异常告警；情感关怀：如语音问答、多媒体内容推送、亲友在线聊天功能的实现。目前市面所售方案大多是一类产品（紧急按钮手环），缺乏系统的整合规划，情感关怀功能也缺失。因此，本方案结合多种技术及以个性化服务为主线进行设计。

二、老年人智能监护与陪伴系统架构

系统架构与技术总体系统分为四层：感知层：部署环境传感器（温湿度、气体、摄像头）、可穿戴设备（智能手环、跌倒检测腰带）；网络层：基于 Wi-Fi/5G/蓝牙的异构数据传输；数据处理层：云端大数据分析（Spark/Flink）与 AI 模型（LSTM 行为识别、CNN 图像分析）；应用层：移动端 App（家属/护理人员）、智能语音终端（如定制化机器人）。基于MX6ULL-Linux 开发板以及 stm32 单片机构建的，MX6ULL-Linux 开发板的主要是负责对数据的集中化处理以及将处理过的数据通过 5G 模块或者WiFi 模块接入互联网并发送给服务器，STM32 单片机的功能是负责从采集数据，入老年人的心率，血糖等，以及所处环境的信息如环境的温湿度，是否发生火灾，是否发送煤气泄漏等，采集的数据会通过nrf24l01无线通信模块发送给 MX6ULL-Linux 开发板进行处理，当采集的数据不在正常范围内则会触发警报。

关键技术的多模态数据融合：通过卡尔曼滤波与模拟传感器数据，提升人员对老人健康判断的准确率，利用日程生活分析活动轨迹，识别摔倒、长时间静止及故障等。基于 MX6ULL-Linux 开发板与 STM32 配合，实现个性化功能实现采用深度学习与大数据计算，确保数据本地化处理保证安全监控。核心功能模块实时监测生理血氧、空气环境指标，生成健康数据，遇到异常自动触发 SOS 警报并联系周围人，支持实时语音交流、音乐的播放、视频通话及服药提醒。

三、老年人智能监护技术

本系统利用心率传感器、温度传感器、红外测距对老年人的生理参数进行实时监测。通过心率传感器可以检测老年人的心率信息，当心率出现异常时及时发出一键式警报，以便家人或医护人员采取措施。温度传感器则可以监测老年人的体温变化，对于预防疾病和及时发现身体不适具有重要意义。身体姿态监测中智能拐杖中采用了身体姿态监测技术，通过检测拐杖携带者的身体姿态信息，判断其是否出现异常。当老年人摔倒时，智能拐杖能够及时检测到异常姿态并发出求救信号，提高老年人的出行安全性。加速度传感器用于检测老年人的运动状态和跌倒情况。加速度传感器可以通过分析老年人的运动轨迹和加速度变化，准确判断是否发生跌倒，并及时通知家人或医护人员。

老年人智能监护与陪伴系统需要将监测到的数据实时传输到家人、医护人员或服务器端。蓝牙、Wi-Fi 和移动网络三种传输方式，使得数据传输更加便捷和高效。基于 Android 的老年人智能监护系统可以通过移动网络将跌倒检测、心率检测等数据实时发送至监护人手机。通过无线通信技术，家人和医护人员可以实现对老年人的远程监控。他们可以随时查看老年人的生理参数、活动状态等信息，以便及时采取措施。智能健康监测系统可以将传感器采集到的数据传输到服务器端，家人和医护人员可以通过手机或电脑等终端设备远程查看老年人的健康状况。

综上所述，此老年人智能监护与陪伴系统涉及传感器技术、无线通信技术、人工智能技术、多模态交互技术和用户界面设计等多个技术点。这些技术点的综合应用，为老年人提供了更加全面、便捷、高效的监护与陪伴服务，提高了老年人的生活质量和安全性。

四、老年人智能监护系统的应用场景

一键看护住家老人通过家中的摄像头和毫米波雷达监测家中老人的活动量，晚上自动开启看护的老人睡眠质量分析；远程看护慢性疾病家中的老人通过读取血糖数据来实现数据同步到云端进行 AI 大数据分析和提供饮食及运动建议。

一建看护养老机构场景群体健康管理集中监控多位老人数据，优化护理资源分配在跌倒应急处理系统识别跌倒后，5 秒内通知值班护士并调取现场视频。

社区联动场景远程医疗协作与社区卫生中心对接，实现电子病历共享与在线问诊，亲情互动平台家属通过 App 发送语音消息，系统定时播报并提醒老人回复。

五、结语

养老终端集个人/集体健康管理、陪伴、安全提醒为一体的智能照护场景的设计方案能够给面向老龄化的人文关怀提供一个可操作的途径。除此之外，还应该不断加强对隐私、伦理的综合考虑；降低成本以降低硬件成本、便于安装保养等方式减少设备开支的不合理性，提高用户使用动力的普惠性；提高老人情感表达方式的理解，增强 AI 交互的深度，使得机器能更深入了解老人的内心情感，从而达到基于用户的人机互动程度的进一步提升。

参考文献：

[1]World Health Organization. （2021）. *Global Report on Ageing and Health.

[2]李明，王强.（2020）.基于物联网的智能养老系统设计与实现[J].计算机应用研究，37（3），789-794.

[3]Chen， L.， et al. （2022）. "A Multimodal Sensor Fusion Approach for Elderly Fall Detection." *IEEE Transactions on Biomedical Engineering*， 69（5）， 1532-1541.

[4]张红.（2019）.人工智能在情感陪护机器人中的应用研究[D].清华大学博士学位论文.

[5]Amazon Web Services. （2023）. *Edge Computing for IoT Applications： Technical White Paper

项目类型：创新训练（省级指导项目）

项目来源：2023 年黑龙江省大学生创新创业训练计划项目项目名称：老年人智能监护与陪伴系统项目编号：S202313301018