CN112613795A - 一种基于大数据的室内外老人安全监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的室内外老人安全监测系统及方法，所述安全监测系统包括老人行为数据库、实时行为采集比较模块和风险输出模块，所述老人行为数据库为根据老人日常的生活习惯建立的实时行为参考体系，所述实时行为采集比较模块用于采集老人的实时行为，并根据实时参考体系衡量该实时行为，所述风险输出模块根据实时行为采集比较模块的结果判断老人的安全风险情况，所述实时行为采集比较模块包括生命体征采集模块、生命体征判断模块、苏醒情况采集模块、苏醒情况判断模块、洗漱采集模块、洗漱情况判断模块、房门情况采集判断模块、出行情况采集模和出行情况判断模块。

Description

一种基于大数据的室内外老人安全监测方法
技术领域
本发明涉及大数据领域，具体是一种基于大数据的室内外老人安全监测方法。
背景技术
随着社会老龄化的日益加重，中国的老年人越来越多，所占人口比例也越来越高，2010年我国老年人口（≥65岁）占总人口比重8.9%；2011年我国老年人口比重达9.1% ；2012年我国老年人口比重达9.4%。截至2014年底，我国80岁以上的老年人达2400多万。老年人由于年纪变大，抵抗力会逐渐减退，身体各方面的器官功能也在逐渐下降，在日常生活中更加容易发生意外，因此必须要对老人的安全进行监控，但是现有的监测精确度不高，经常出现监测错误。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的室内外老人安全监测系统及方法，以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据的室内外老人安全监测系统，所述安全监测系统包括老人行为数据库、实时行为采集比较模块和风险输出模块，所述老人行为数据库为根据老人日常的生活习惯建立的实时行为参考体系，所述实时行为采集比较模块用于采集老人的实时行为，并根据实时参考体系衡量该实时行为，所述风险输出模块根据实时行为采集比较模块的结果判断老人的安全风险情况。
较优化地，所述实时行为采集比较模块包括生命体征采集模块、生命体征判断模块、苏醒情况采集模块、苏醒情况判断模块、洗漱情况采集模块、洗漱情况判断模块、房门情况采集判断模块、出行情况采集模块和出行情况判断模块，所述生命体征采集模块用于采集老人在设定的时间间隔的生命体征数据，所述生命体征判断模块用于将生命体征数据与标准体征数据进行比较，并根据比较结果得到第一安全参数，所述苏醒情况采集模块用于采集老人苏醒起床的时间，所述苏醒情况判断模块将老人苏醒起床的时间与实时行为参考体系中的时间进行比较，并根据比较结果得到第二安全参数，所述洗漱情况采集模块用于采集老人进入浴室洗漱的时间和在浴室的停留时长，所述洗漱情况判断模块将老人进入浴室洗漱的时间和在浴室的停留时长与实时行为参考体系中的时间进行比较，并根据比较结果得到第三安全参数，所述房门情况采集判断模块包括房门打开位置判断模块、授权用户判断模块、出行时间点判断模块、门把压力采集模块、门把压力判断模块、门把转动角度采集模块、门把转动角度判断模块，所述房门打开位置判断模块用于判断老人房门是从室内打开还是室外打开，所述授权用户判断模块用于在老人的房门是从室外打开的情况下判断打开房门者是否为授权用户，并据此得到第三安全参数，所述出行时间点判断模块用于在老人的房门是从室内打开情况下到第三安全参数，并判定当前时间点是否是老人出行时间点，所述门把压力采集模块用于在当前时间点是老人出行时间点的情况下采集老人打开房门时门把上的压力值，所述门把压力判断模块将老人打开房门时门把上的压力值与实时行为参考体系中的压力阈值进行比较，并根据比较结果得到第四安全参数，所述门把转动角度采集模块用于在当前时间点是老人出行时间点的情况下采集老人打开房门时门把转动的角度，所述门把转动角度判断模块将老人打开房门时门把转动的角度与实时行为参考体系中的角度阈值进行比较，并根据比较结果得到第五安全参数，所述出行情况采集模块用于采集老人出行在外停留时长和停留区域，所述出行情况判断模块根据老人出行在外停留时长和停留区域，与参考体系的停留时长和停留区域进行比较，并得到第六安全参数。
较优化地，所述风险输出模块包括风险评估计算模块和安全情况评估模块，所述风险评估计算模块根据衡量老人实时行为的结果计算风险评估参数，所述安全情况评估模块根据风险评估参数评估老人的安全情况。
一种基于大数据的室内外老人安全监测方法，所述安全监测方法包括以下步骤：
步骤S1：预先建立老人行为数据库；
步骤S2：采集老人的实时行为数据，将实时行为数据与行为数据库进行比较，获取安全参数；
步骤S3：根据安全参数计算风险评估参数，并据此判定老人安全情况。
较优化地，所述步骤S1包括：所述老人行为数据库根据老人日常的生活习惯建立实时行为参考体系，所述日常的生活习惯包括苏醒起床习惯、洗漱习惯和出行习惯。
较优化地，所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：采集老人在设定的时间间隔的生命体征数据，将生命体征数据与标准体征数据进行比较，如果生命体征数据在标准体征数据的正常波动范围之内，则第一安全参数x1=0，否则第一安全参数x1=1；
步骤S22：在第一时间波动范围内，判断老人是否苏醒起床，如果老人没有苏醒起床，则第二安全参数x2=1，如果老人苏醒起床，判断老人的苏醒起床时间是否处于第二时间波动范围内，如果不是，则第二安全参数x2=0.6，如果是，判断老人的苏醒起床时间是否处于第三时间波动范围内，如果不是，则第二安全参数x2=0.3，如果是，则第二安全参数x2=0；
步骤S23：获取老人进入浴室洗漱的时间点，当老人在浴室停留的时间小于第一时间间隔，第三安全参数x3=0，当老人在浴室停留的时间大于第一时间间隔小于第二时间间隔，第三安全参数x3=0.3，当老人在浴室停留的时间大于第二时间间隔小于第三时间间隔，第三安全参数x3=0.6，当老人在浴室停留的时间大于第三时间间隔，第三安全参数x3=1；
步骤S24：获取老人房门被打开的时间点，并判断老人房门是从室内打开还是室外打开，如果老人的房门是从室外打开，获取打开房门者是否为授权用户，如果是授权用户，第三安全参数x3=0，如果不是授权用户，第三安全参数x3=1，如果老人的房门是从室内打开，第三安全参数x3=0，判定当前时间点是否是老人出行时间点，如果是，获取老人打开房门时，门把上的压力值和门把转动的角度，当门把上的压力值小于压力阈值时，第四安全参数x4=0.5，否则,第五安全参数x4=0，如果门把转动的角度小于角度阈值时，第五安全参数x5=0.5，否则,第五安全参数x5=0；
步骤S25：获取老人在外停留时长，如果停留时长小于等于第一停留时长，第六安全参数x6=0，如果大于第二停留时长，则每隔时间间隔T获取老人的停留区域，如果老人的停留区域位于常用停留区域范围内，则第六安全参数x6=0.5，如果老人的停留区域范围不在常用停留区域内，向授权用户发送确认信息，如果授权用户确认老人当前停留区域为正常，第六安全参数x6=0，否则，第六安全参数x6=0.8。
较优化地，所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：预先设置安全风险情况，当风险评估参数W大于等于0.6，判定老人存在危险并同时向老人发送危险确认消息，如果老人未取消危险确认或者确认该危险确认消息，向授权用户发送报警信息；
步骤S32：当检测到存在安全参数大于0.5时，计算风险评估参数W=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6，其中，a、b、c、d、e、f分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6项的系数。
较优化地，所述步骤S25中的时间间隔T=S/(10*V)，其中，S为老人的常用停留区域中离家的最远距离，V为老人行走的最大速度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明将采集到的行为数据与老人行为数据库中行为参考体系中的多个参考节点进行比较判断，从而提高了监测的精确度，减少监测错误。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的室内外老人安全监测系统的模块示意图；
图2为本发明一种基于大数据的室内外老人安全监测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1～2，本发明实施例中，一种基于大数据的室内外老人安全监测系统，所述安全监测系统包括老人行为数据库、实时行为采集比较模块和风险输出模块，所述老人行为数据库为根据老人日常的生活习惯建立的实时行为参考体系，所述实时行为采集比较模块用于采集老人的实时行为，并根据实时参考体系衡量该实时行为，所述风险输出模块根据实时行为采集比较模块的结果判断老人的安全风险情况。
所述实时行为采集比较模块包括生命体征采集模块、生命体征判断模块、苏醒情况采集模块、苏醒情况判断模块、洗漱情况采集模块、洗漱情况判断模块、房门情况采集判断模块、出行情况采集模块和出行情况判断模块，所述生命体征采集模块用于采集老人在设定的时间间隔的生命体征数据，所述生命体征判断模块用于将生命体征数据与标准体征数据进行比较，并根据比较结果得到第一安全参数，所述苏醒情况采集模块用于采集老人苏醒起床的时间，所述苏醒情况判断模块将老人苏醒起床的时间与实时行为参考体系中的时间进行比较，并根据比较结果得到第二安全参数，所述洗漱情况采集模块用于采集老人进入浴室洗漱的时间和在浴室的停留时长，所述洗漱情况判断模块将老人进入浴室洗漱的时间和在浴室的停留时长与实时行为参考体系中的时间进行比较，并根据比较结果得到第三安全参数，所述房门情况采集判断模块包括房门打开位置判断模块、授权用户判断模块、出行时间点判断模块、门把压力采集模块、门把压力判断模块、门把转动角度采集模块、门把转动角度判断模块，所述房门打开位置判断模块用于判断老人房门是从室内打开还是室外打开，所述授权用户判断模块用于在老人的房门是从室外打开的情况下判断打开房门者是否为授权用户，并据此得到第三安全参数，所述出行时间点判断模块用于在老人的房门是从室内打开情况下到第三安全参数，并判定当前时间点是否是老人出行时间点，所述门把压力采集模块用于在当前时间点是老人出行时间点的情况下采集老人打开房门时门把上的压力值，所述门把压力判断模块将老人打开房门时门把上的压力值与实时行为参考体系中的压力阈值进行比较，并根据比较结果得到第四安全参数，所述门把转动角度采集模块用于在当前时间点是老人出行时间点的情况下采集老人打开房门时门把转动的角度，所述门把转动角度判断模块将老人打开房门时门把转动的角度与实时行为参考体系中的角度阈值进行比较，并根据比较结果得到第五安全参数，所述出行情况采集模块用于采集老人出行在外停留时长和停留区域，所述出行情况判断模块根据老人出行在外停留时长和停留区域，与参考体系的停留时长和停留区域进行比较，并得到第六安全参数。
所述风险输出模块包括风险评估计算模块和安全情况评估模块，所述风险评估计算模块根据衡量老人实时行为的结果计算风险评估参数，所述安全情况评估模块根据风险评估参数评估老人的安全情况。
一种基于大数据的室内外老人安全监测方法，所述安全监测方法包括以下步骤：
步骤S1：预先建立老人行为数据库：所述老人行为数据库根据老人日常的生活习惯建立实时行为参考体系，所述日常的生活习惯包括苏醒起床习惯、洗漱习惯和出行习惯。
步骤S2：采集老人的实时行为数据，将实时行为数据与行为数据库进行比较，获取安全参数：
步骤S21：采集老人在设定的时间间隔的生命体征数据，将生命体征数据与标准体征数据进行比较，如果生命体征数据在标准体征数据的正常波动范围之内，则第一安全参数x1=0，否则第一安全参数x1=1；
步骤S22：在第一时间波动范围内，判断老人是否苏醒起床，如果老人没有苏醒起床，则第二安全参数x2=1，如果老人苏醒起床，判断老人的苏醒起床时间是否处于第二时间波动范围内，如果不是，则第二安全参数x2=0.6，如果是，判断老人的苏醒起床时间是否处于第三时间波动范围内，如果不是，则第二安全参数x2=0.3，如果是，则第二安全参数x2=0；
步骤S23：获取老人进入浴室洗漱的时间点，当老人在浴室停留的时间小于第一时间间隔，第三安全参数x3=0，当老人在浴室停留的时间大于第一时间间隔小于第二时间间隔，第三安全参数x3=0.3，当老人在浴室停留的时间大于第二时间间隔小于第三时间间隔，第三安全参数x3=0.6，当老人在浴室停留的时间大于第三时间间隔，第三安全参数x3=1；
步骤S24：获取老人房门被打开的时间点，并判断老人房门是从室内打开还是室外打开，如果老人的房门是从室外打开，获取打开房门者是否为授权用户，如果是授权用户，第三安全参数x3=0，如果不是授权用户，第三安全参数x3=1，如果老人的房门是从室内打开，第三安全参数x3=0，判定当前时间点是否是老人出行时间点，如果是，获取老人打开房门时，门把上的压力值和门把转动的角度，当门把上的压力值小于压力阈值时，第四安全参数x4=0.5，否则,第五安全参数x4=0，如果门把转动的角度小于角度阈值时，第五安全参数x5=0.5，否则,第五安全参数x5=0；
步骤S25：获取老人在外停留时长，如果停留时长小于等于第一停留时长，第六安全参数x6=0，如果大于第二停留时长，则每隔时间间隔T获取老人的停留区域，如果老人的停留区域位于常用停留区域范围内，则第六安全参数x6=0.5，如果老人的停留区域范围不在常用停留区域内，向授权用户发送确认信息，如果授权用户确认老人当前停留区域为正常，第六安全参数x6=0，否则，第六安全参数x6=0.8，时间间隔T=S/(10*V)，其中，S为老人的常用停留区域中离家的最远距离，V为老人行走的最大速度。
实时行为参考体系根据老人苏醒起床的习惯得到第一时间波动范围、第二时间波动范围、第三时间波动范围，根据洗漱习惯得到第一时间间隔、第二时间间隔、第三时间间隔，根据出行习惯得到门把上的压力阈值、门把转动的角度阈值、第一停留时长、第二停留时长和常用停留区域。
授权用户为预先与本系统绑定的用户，可以老人的家人。
步骤S3：根据安全参数计算风险评估参数，并据此判定老人安全情况：
步骤S31：预先设置安全风险情况，当风险评估参数W大于等于0.6，判定老人存在危险并同时向老人发送危险确认消息，如果老人未取消危险确认或者确认该危险确认消息，向授权用户发送报警信息；
步骤S32：当检测到存在安全参数大于0.5时，计算风险评估参数W=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6，其中，a、b、c、d、e、f分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6项的系数。在执行步骤S21到步骤S27的过程中，当检测到某个安全参数根据大于0.5时，开始计算风险评估参数W，系统根据已经得到安全参数的重要程度，对他们的系数进行赋值，并使得他们的系数之和为1，剩余未得到安全参数项的系数为0。例如当步骤S21得到第一安全参数x1=1,则立即计数风险评估参数W，此时第一安全参数x1的系数a=1，b、c、d、e、f均为0；再比如当步骤S21得到第一安全参数x1=0，步骤S22得到第二安全参数x2=0.3，步骤S23得到第三安全参数x3=0.6，则此时计算风险评估参数W，系统根据第一安全参数、第二安全参数、第三安全参数的重要程度生成a、b、c的值并使得a+b+c=1，此时 d、e、f均为0。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (1)

1.一种基于大数据的室内外老人安全监测方法，其特征在于：所述安全监测方法包括以下步骤：
步骤S1：预先建立老人行为数据库；
步骤S2：采集老人的实时行为数据，将实时行为数据与行为数据库进行比较，获取安全参数；
步骤S3：根据安全参数计算风险评估参数，并据此判定老人安全情况；
所述步骤S1包括：所述老人行为数据库根据老人日常的生活习惯建立实时行为参考体系，所述日常的生活习惯包括苏醒起床习惯、洗漱习惯和出行习惯；
所述步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：采集老人在设定的时间间隔的生命体征数据，将生命体征数据与标准体征数据进行比较，如果生命体征数据在标准体征数据的正常波动范围之内，则第一安全参数x1=0，否则第一安全参数x1=1；
步骤S22：在第一时间波动范围内，判断老人是否苏醒起床，如果老人没有苏醒起床，则第二安全参数x2=1，如果老人苏醒起床，判断老人的苏醒起床时间是否处于第二时间波动范围内，如果不是，则第二安全参数x2=0.6，如果是，判断老人的苏醒起床时间是否处于第三时间波动范围内，如果不是，则第二安全参数x2=0.3，如果是，则第二安全参数x2=0；
步骤S23：获取老人进入浴室洗漱的时间点，当老人在浴室停留的时间小于第一时间间隔，第三安全参数x3=0，当老人在浴室停留的时间大于第一时间间隔小于第二时间间隔，第三安全参数x3=0.3，当老人在浴室停留的时间大于第二时间间隔小于第三时间间隔，第三安全参数x3=0.6，当老人在浴室停留的时间大于第三时间间隔，第三安全参数x3=1；
步骤S24：获取老人房门被打开的时间点，并判断老人房门是从室内打开还是室外打开，如果老人的房门是从室外打开，获取打开房门者是否为授权用户，如果是授权用户，新的第三安全参数x3=0，如果不是授权用户，新的第三安全参数x3=1，如果老人的房门是从室内打开，新的第三安全参数x3=0，判定当前时间点是否是老人出行时间点，如果是，获取老人打开房门时，门把上的压力值和门把转动的角度，当门把上的压力值小于压力阈值时，第四安全参数x4=0.5，否则,第四安全参数x4=0，如果门把转动的角度小于角度阈值时，第五安全参数x5=0.5，否则,第五安全参数x5=0；
步骤S25：获取老人在外停留时长，如果停留时长小于等于第一停留时长，第六安全参数x6=0，如果大于第二停留时长，则每隔时间间隔T获取老人的停留区域，如果老人的停留区域位于常用停留区域范围内，则第六安全参数x6=0.5，如果老人的停留区域范围不在常用停留区域内，向授权用户发送确认信息，如果授权用户确认老人当前停留区域为正常，第六安全参数x6=0，否则，第六安全参数x6=0.8；
所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：预先设置安全风险情况，当风险评估参数W大于等于0.6，判定老人存在危险并同时向老人发送危险确认消息，如果老人未取消危险确认或者确认该危险确认消息，向授权用户发送报警信息；
步骤S32：当检测到存在安全参数大于0.5时，计算风险评估参数W=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6，其中，a、b、c、d、e、f分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6项的系数；
所述步骤S25中的时间间隔T=S/(10*V)，其中，S为老人的常用停留区域中离家的最远距离，V为老人行走的最大速度。
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