CN111866738A - 一种基于uwb的人员看护系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于UWB的人员看护系统及方法，位置数据获取模块、数据类型确定模块和目标ID输出模块，基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，所述定位标签位于被看护人员身上；根据所述实时位置数据来评估所述看护人员的生活状况，并确定生活评估数据的类型；当所述生活评估数据的类型为问题数据或疑似问题数据时，获取并输出所述实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID。本发明通过UWB定位系统在被看护人员身上设置定位标签，获取被看护人员的位置数据并对其分析，确定被看护人员的活动状况，供医护人员结合自身的看护经验实现智能化看护，解决了中小型看护户的智能化看护需求。

Description

一种基于UWB的人员看护系统及方法

技术领域

本发明属于UWB定位技术领域，特别涉及一种基于UWB的人员看护系统及方法。

背景技术

随着人口老龄化程度增加，越来越多的老人以及因为疾病需要照顾的人正在逐渐增加。随着人力成本增高，现在越来越需要通过自动定位技术去跟踪看护人员的位置以避免意外发生。

常见的无线定位技术有：蓝牙技术、红外线技术、射频技术、WIFI技术、ZigBee技术和UWB技术，而从定位技术在定位精度、可靠性、使用成本和安全性这四方面来看，UWB技术在目前上述无线定位技术中综合性能最好。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于UWB的人员看护系统及方法，通过UWB技术定位看护人员的位置，防止意外发生。

本发明的第一个技术方案是：一种基于UWB的人员看护系统，其特征在于：包括位置数据获取模块、数据类型确定模块和目标ID输出模块；

所述位置数据获取模块，基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，所述定位标签放置在看护人员身上，所述实时位置数据为定位标签的移动范围和移动频率；

所述数据类型确定模块，根据所述实时位置数据来评估所述看护人员的生活状况，并确定生活评估数据的类型，所述生活评估数据的类型包括问题数据、疑似问题数据和正常数据；

当所述生活评估数据的类型为非正常数据，即问题数据或疑似问题数据时，目标ID输出模块获取并输出所述实时位置数据所对应的看护人员身上的定位标签ID。

优选地，所述数据类型确定模块包括：第一类型确定单元、第二类型确定单元和第三类型确定单元：

第一类型确定单元，用于当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据；

第二类型确定单元，用于当移动范围小于范围阈值，移动频率大于或等于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为疑似问题数据；

第三类型确定单元，用于当移动范围大于或等于范围阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为正常数据。

优选地，所述目标ID输出模块包括目标ID输出单元和循环执行单元，目标ID输出单元，用于当生活评估数据的类型为问题数据时，获取并输出实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID；循环执行单元用于当生活评估数据的类型为疑似问题数据时，在预设时间间隔后获取定位标签的位置数据，转入数据类型确定模块。

优选地，还包括控制信息输出模块，用于输出问题数据对应的定位标签ID后，经UWB信道发送光报警控制信息，控制定位标签上设置的光报警装置，输出与光报警控制信息相对应的光信号。

本发明的第二个技术方案是：一种基于UWB的人员看护方法，基于上述人员看护系统，包括以下步骤：

1）基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，所述定位标签位于被看护人员身上，所述实时位置数据包括所述定位标签的移动范围和移动频率；

2）根据所述实时位置数据来评估所述看护人员的生活状况，并确定生活评估数据的类型，所述生活评估数据的类型分为问题数据、疑似问题数据和正常数据；

3）当所述生活评估数据的类型为问题数据或疑似问题数据时，人员看护系统获取并输出所述实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID。

优选地，人员看护系统预先设置范围阈值和频率阈值，通过对比分析位置数据所指示的定位标签的移动范围和移动频率确定生活评估数据的类型；当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，人员看护系统可以确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据；不同时间段，设置的移动范围和移动频率的阈值是不同的。

优选地，当生活评估数据的类型为疑似问题数据时，人员看护系统可以在预设时间间隔后重新获取定位标签的位置数据，重新获取位置数据后可以重新确定被看护人员的生活评估数据的数据类型。

优选地，移动范围的算法包括以下步骤：

a1）检测定位标签的位置，获得第一位置，

a2）如果为初次检测，则再次检测定位标签的位置，获得第二位置，如果不是初次检测，则将本次检测的第一位置与之前检测的所有位置计算距离，获得之前所有位置之间的距离；

a3）获取之前所有位置之间的最大距离；

a4）计算圆面积，该圆的圆心为最大距离所在线段的中点位置，最大距离所在线段为直径；

a5）以将该圆面积作为活动范围数据。

优选地，移动范围的算法包括以下步骤：

b1）检测定位标签的位置，获得第一位置，

b2）如果为初次检测，则再次检测定位标签的位置，获得第二位置，如果不是初次检测，则将本次检测的第一位置与之前检测的所有位置计算距离，获得之前所有位置之间的距离；

b3）获取之前所有位置之间的最大距离；

b4）计算当前所有检测位置之间连线的角度，获取与最大距离所在的连线所成角度最大的连线的最大锐角角度；

b5）计算等边四边形的面积，该等边四边新以最大距离作为等边四边形的边长，以最大锐角角度为等边四边形的锐角夹角的角度构建，

b6）以该等边四边形的面积作为活动范围数据。

优选地，所述定位标签上设有心跳传感器，人员看护系统获取心跳传感器基于定位标签经UWB信道发送的心跳数据；根据心跳数据监测定位标签是否仍在被看护人员身上，当监测结果为否时，输出离体定位标签的ID；输出定位标签后，经UWB信道发送光报警控制信息，控制光报警装置输出光报警信息。

本发明通过UWB定位系统在被看护人员身上设置定位标签，基于UWB信道获取被看护人员的位置数据并对其分析，确定被看护人员的活动状况，供医护人员结合自身的看护经验实现智能化看护，解决了中小型看护户的智能化看护需求；通过反复确认生活评估数据的类型，降低了对数据类型判断失误的概率；通过控制光报警装置发出光报警信息，使医护人员快速定位到要找的定位标签，提高了医护人员对状况的处理效率。

附图说明

以下结合附图和本发明的实施方式来作进一步详细说明

图1为人员看护系统的结构模块图；

图2为数据类型确定模块的结构模块图；

图3为目标ID输出模块的结构模块图。

具体实施方式

参见附图。本实施例所述的基于UWB的人员看护方法可以应用于智能化看护的应用场景中。人员看护系统可以包括：位置数据获取模块、数据类型确定模块和目标ID输出模块，还可以包括控制信息输出模块。包含人员看护系统的人员看护设备，可以为平板电脑、个人计算机（PC）、智能手机、掌上电脑以及移动互联网设备（MID）等终端设备。

如图2所示，数据类型确定模块可以包括：第一类型确定单元，用于当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据；第二类型确定单元，用于当移动范围小于范围阈值，移动频率大于或等于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为疑似问题数据；第三类型确定单元，用于当移动范围大于或等于范围阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为正常数据。

如图3所示，目标ID输出模块13可以包括：目标ID输出单元，用于当生活评估数据的类型为问题数据时，获取并输出实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID。循环执行单元，用于当生活评估数据的类型为疑似问题数据时，在预设时间间隔后获取定位标签的位置数据，转入数据类型确定模块。

具体的看护方法，包括以下步骤：

S101 基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据。

需要说明的是，常见的无线定位技术在定位精度、可靠性、使用成本和安全性方面的比较后，超宽带（Ultra-Wideband，UWB）无线定位技术是综合四方面性能中效果最好的一种，UWB定位系统的构建包含若干定位基站和定位标签。定位基站可以固定于被看护人员活动区域的较高处，可以设置至少三个基站，定位标签可以穿戴在被看护人员身上，例如定位手环。

人员看护设备的位置数据获取模块可以基于UWB定位系统的UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，预设时间段可以是管理员（也就是看护者）根据所看护的被看护人员的生活习惯设置的一个时间段，该时间段内被看护人员处于活动的状态，例如，比如需要到食堂就餐的时候。

实时位置数据可以是被看护人员在预设时间段内任意时刻的坐标位置，人员看护设备基于该时间段内所有时刻的坐标位置可以分析出被看护人员在这一时间段内的活动范围，基于坐标位置变动的前后相邻的时刻可以分析出被看护人员的移动频率。

S102 根据实时位置数据确定评估被看护人员生活状况的生活评估数据的类型。

人员看护设备的数据类型确定模块可以根据实时位置数据确定评估被看护人员生活状况的生活评估数据的类型，可以理解的是，生活评估数据可以是具体的评分数值，例如，“活跃度10分”可以作为生活评估数据。生活评估数据的类型包括问题数据、疑似问题数据和正常数据，问题数据可以指示被看护人员当前的生活状况出现了问题，例如健康出了问题或者情绪不高了，疑似问题数据可以指示被看护人员可能出现了上述问题，正常数据可以指示被看护人员的生活状态是正常状态。

人员看护设备的数据类型确定模块可以预先设置范围阈值和频率阈值，通过对比分析位置数据所指示的定位标签的移动范围和移动频率确定生活评估数据的类型。例如，当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，可以认为该被看护人员在本该进行日常生活的时间段处于较为消极的状态，可以估计它的身体出了问题，从而可以确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据；当移动范围小于范围阈值，移动频率大于或等于频率阈值时，可以认为该被看护人员在小范围内进行了活跃的移动，则身体可能出了问题导致其不能大范围移动，也可能他因偏爱某件事而就在那个小范围内，从而可以确定位置数据对应的生活评估数据为疑似问题数据；当移动范围大于或等于范围阈值时，不管移动频率与频率阈值之间的大小关系如何，都可以确定该被看护人员处于活跃状态，进而可以确定位置数据对应的生活评估数据为正常数据。

比如该被看护人员经常到附近公园进行活动。

S103 当生活评估数据的类型为非正常数据时，获取并输出实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID。

可以理解的是，非正常数据包括问题数据和疑似问题数据。具体的，当生活评估数据的类型为非正常数据时，人员看护设备的目标ID输出模块可以获取并输出实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID，目标定位标签可以是生活状态数据为非正常数据的定位标签，目标标签ID可以是定位标签的识别码，可以唯一识别目标定位标签。例如，当人员看护设备确定ID为001的定位标签的生活评估数据的类型为非正常数据时，可以确定定位标签对应的被看护人员身体出现了问题或者可能出现了问题，为了使医护人员知悉，可以输出该定位标签的ID。

可以理解的是，医护人员知悉目标定位标签后，可以在场所内找到携带该标签的被看护人员，检查它的身体出现的问题并作出应对。

定位标签可以携带光报警装置，人员看护设备输出目标标签ID后，可以经UWB信道发送光报警控制信息，控制光报警装置输出光报警信息。可以理解的是，光报警信息可以是颜色鲜明的光信号，可以方便医护人员快速找到携带目标定位标签的被看护人员，或者被路人发现并进行救助，提高了医护人员对状况的处理效率。

还可以在评估系统中引入天气功能，如果当天天气为晴天，则移动范围的阈值为较大的第一阈值，如果为雨天，则移动范围的阈值为较小的第二阈值。

另外，在不同时间段，设置的移动范围和移动频率的阈值是不同的。

作为另一种优选方案，在系统服务器中设置一个卷积神经网络系统，将每天的正常数据作为数据样本，当然也包括那些由于系统阈值报警为非正常的数据，但是由人工排除并非为异常的数据样本，卷积神经经过学习后，形成学习经验，在系统进行判断时，将天气、时间段、日期以及温度等环境数据作为输入参数，同时也将移动位置和移动频率数据作为输入参数，输入到神经网络的神经元，从而得出是否为非正常数据的结果。

作为具体方案，当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，人员看护设备可以确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据。例如，范围阈值为20平方米，频率阈值为5次/h，当移动范围小于20平方米且移动频率小于5次/h时，可以认为该被看护人员在本该活跃的时间段处于一个比较消极的状态，从而可以确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据。

当移动范围小于范围阈值，移动频率大于或等于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为疑似问题数据。用于当移动范围大于或等于范围阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为正常数据。具体实现中，当移动范围大于或等于范围阈值时，例如，移动范围大于或等于20平方米，不管移动频率与频率阈值之间的大小关系如何，都可以确定该被看护人员处于活跃状态，进而可以确定位置数据对应的生活评估数据为正常数据。

作为一种方案，移动范围的算法步骤如下：

1）检测定位标签的位置，获得第一位置，

2）如果为初次检测，则再次检测定位标签的位置，获得第二位置，如果不是初次检测，则将本次检测的第一位置与之前检测的所有位置计算距离，获得之前所有位置之间的距离；

3）获取之前所有位置之间的最大距离；

4）计算圆面积，该圆的圆心为最大距离所在线段的中点位置，最大距离所在线段为直径；

5）将该面积作为活动范围。

采用这样的算法可能会出现面积大于实际活动情况。

作为另一种优选的方案，移动范围的算法步骤如下：

1）检测定位标签（tag）的位置，获得第一位置，

2）如果为初次检测，则再次检测定位标签的位置，获得第二位置，如果不是初次检测，则将本次检测的第一位置与之前检测的所有位置计算距离，获得之前所有位置之间的距离；

3）获取之前所有位置之间的最大距离；

4）计算当前所有检测位置之间连线的角度，获取与最大距离所在的连线所成角度最大的连线的最大锐角角度；

5）计算等边四边形的面积，该等边四边新以最大距离作为等边四边形的边长，以最大锐角角度为等边四边形的锐角夹角的角度构建，

6）以该等边四边形的面积作为活动范围数据。

当生活评估数据的类型为疑似问题数据时，为了进一步确定该被看护人员是否出了问题，人员看护设备可以在预设时间间隔后重新获取定位标签的位置数据，预设时间间隔可以是一个较小的时间，例如1min。

人员看护设备重新获取位置数据后可以转入执行之前的步骤，重新确定被看护人员的生活评估数据的数据类型。

在本发明实施例中，通过反复确认生活评估数据的类型，降低了对数据类型判断失误的概率。

本实施例还可以包括以下步骤S301-步骤S304。

S301，获取心跳传感器基于定位标签经UWB信道发送的心跳数据。

在本发明实施例中，定位标签可以携带心跳传感器，心跳传感器可以是只能测量有生命体征的心跳，例如，定位标签被设置为手环，手环可以通过检测脉搏的方式获取心跳数据，这里所要求的心跳数据并需要是准确数据，其仅需要判断有无心跳即可。

S302，根据心跳数据监测定位标签是否仍在被看护人员身上。

S303，当监测结果为否时，输出离体定位标签的离体标签ID。

具体的，当监测结果为否即定位标签从被看护人员身上掉落时，人员看护设备可以输出离体定位标签的离体标签ID，离体定位标签为不在被看护人员身上的定位标签。离体标签ID可以是离体定位标签的识别码，可以唯一识别离体定位标签。例如，当人员看护设备确定ID为002的定位标签对应的温度数据有异常时，可以确定该定位标签对应的被看护人员从被看护人员身上掉落了，为了使医护人员知悉，可以输出该定位标签的ID。

S304，输出定位标签后，经UWB信道发送光报警控制信息，控制光报警装置输出光报警信息。

在本实施例中，定位标签可以携带光报警装置，人员看护设备输出定位标签后，可以经UWB信道发送光报警控制信息，控制光报警装置输出光报警信息。可以理解的是，光报警信息可以是颜色鲜明的光信号，可以方便医护人员快速找到携带目标定位标签的被看护人员。需要说明的是，看护报警设备可以根据不同的状况控制光报警装置发出不同颜色的报警提示，例如，当标签掉落时可以控制其发出红光，当确定携带标签的被看护人员身体出问题时可以控制其发出黄光。

在本实施例中，基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，其中定位标签位置于被看护人员身上，实时位置数据指示定位标签的移动范围和移动频率，然后根据实时位置数据确定评估被看护人员生活状况的生活评估数据的类型，其中生活评估数据的类型包括问题数据、疑似问题数据和正常数据，当生活评估数据的类型为非正常数据时，获取并输出实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID。通过UWB定位系统在被看护人员身上设置定位标签，基于UWB信道获取被看护人员的位置数据并对其分析，确定被看护人员的活动状况，供医护人员结合自身的看护经验实现智能化看护，解决了中小型看护户的智能化看护需求；通过控制光报警装置发出光报警信息，使医护人员快速定位到要找的定位标签，提高了医护人员对状况的处理效率。

Claims (10)

1.一种基于UWB的人员看护系统，其特征在于：包括位置数据获取模块、数据类型确定模块和目标ID输出模块；

所述位置数据获取模块，基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，所述定位标签放置在看护人员身上，所述实时位置数据为定位标签的移动范围和移动频率；

所述数据类型确定模块，根据所述实时位置数据来评估所述看护人员的生活状况，并确定生活评估数据的类型，所述生活评估数据的类型包括问题数据、疑似问题数据和正常数据；

当所述生活评估数据的类型为非正常数据，即问题数据或疑似问题数据时，目标ID输出模块获取并输出所述实时位置数据所对应的看护人员身上的定位标签ID。

2.如权利要求1所述的一种基于UWB的人员看护系统，其特征在于：所述数据类型确定模块包括：第一类型确定单元、第二类型确定单元和第三类型确定单元：

第一类型确定单元，用于当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据；

第二类型确定单元，用于当移动范围小于范围阈值，移动频率大于或等于频率阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为疑似问题数据；

第三类型确定单元，用于当移动范围大于或等于范围阈值时，确定位置数据对应的生活评估数据为正常数据。

3.如权利要求1所述的一种基于UWB的人员看护系统，其特征在于：所述目标ID输出模块包括目标ID输出单元和循环执行单元，目标ID输出单元，用于当生活评估数据的类型为问题数据时，获取并输出实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID；循环执行单元用于当生活评估数据的类型为疑似问题数据时，在预设时间间隔后获取定位标签的位置数据，转入数据类型确定模块。

4.如权利要求1所述的一种基于UWB的人员看护系统，其特征在于：还包括控制信息输出模块，用于输出问题数据对应的定位标签ID后，经UWB信道发送光报警控制信息，控制定位标签上设置的光报警装置，输出与光报警控制信息相对应的光信号。

5.一种基于UWB的人员看护方法，基于权利要求1~4任一项所述的人员看护系统，其特征在于：包括以下步骤：

1）基于UWB信道获取预设时间段内各定位标签的实时位置数据，所述定位标签位于被看护人员身上，所述实时位置数据包括所述定位标签的移动范围和移动频率；

2）根据所述实时位置数据来评估所述看护人员的生活状况，并确定生活评估数据的类型，所述生活评估数据的类型分为问题数据、疑似问题数据和正常数据；

3）当所述生活评估数据的类型为问题数据或疑似问题数据时，人员看护系统获取并输出所述实时位置数据对应的目标定位标签的目标标签ID。

6.如权利要求5所述的一种基于UWB的人员看护方法，其特征在于：人员看护系统预先设置范围阈值和频率阈值，通过对比分析位置数据所指示的定位标签的移动范围和移动频率确定生活评估数据的类型；当移动范围小于范围阈值且移动频率小于频率阈值时，人员看护系统可以确定位置数据对应的生活评估数据为问题数据；不同时间段，设置的移动范围和移动频率的阈值是不同的。

7.如权利要求5所述的一种基于UWB的人员看护方法，其特征在于：当生活评估数据的类型为疑似问题数据时，人员看护系统可以在预设时间间隔后重新获取定位标签的位置数据，重新获取位置数据后可以重新确定被看护人员的生活评估数据的数据类型。

8.如权利要求5所述的一种基于UWB的人员看护方法，其特征在于：移动范围的算法包括以下步骤：

a1）检测定位标签的位置，获得第一位置，

a2）如果为初次检测，则再次检测定位标签的位置，获得第二位置，如果不是初次检测，则将本次检测的第一位置与之前检测的所有位置计算距离，获得之前所有位置之间的距离；

a3）获取之前所有位置之间的最大距离；

a4）计算圆面积，该圆的圆心为最大距离所在线段的中点位置，最大距离所在线段为直径；

a5）以将该圆面积作为活动范围数据。

9.如权利要求5所述的一种基于UWB的人员看护方法，其特征在于：移动范围的算法包括以下步骤：

b1）检测定位标签的位置，获得第一位置，

b2）如果为初次检测，则再次检测定位标签的位置，获得第二位置，如果不是初次检测，则将本次检测的第一位置与之前检测的所有位置计算距离，获得之前所有位置之间的距离；

b3）获取之前所有位置之间的最大距离；

b4）计算当前所有检测位置之间连线的角度，获取与最大距离所在的连线所成角度最大的连线的最大锐角角度；

b5）计算等边四边形的面积，该等边四边新以最大距离作为等边四边形的边长，以最大锐角角度为等边四边形的锐角夹角的角度构建，

b6）以该等边四边形的面积作为活动范围数据。

10.如权利要求5所述的一种基于UWB的人员看护方法，其特征在于：所述定位标签上设有心跳传感器，人员看护系统获取心跳传感器基于定位标签经UWB信道发送的心跳数据；根据心跳数据监测定位标签是否仍在被看护人员身上，当监测结果为否时，输出离体定位标签的ID；输出定位标签后，经UWB信道发送光报警控制信息，控制光报警装置输出光报警信息。

Images