CN117238508B - 一种基于人工智能的信息筛选系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于信息筛选分析系统技术领域，提供了一种基于人工智能的信息筛选系统，包括：中央处理模块，其用于系统的整体运算和控制；用户管理模块，用于展示、输入和管理用户数据，并对用户进行编号；信息采集模块，其包括设置于检测对象的预定位置的图像采集器、步频检测器和设置于检测对象身上的陀螺仪；信息筛选模块，其与中央处理模块连接，用于调取信息采集模块采集的信息并进行筛选分析，借此，本发明通过人工录入老人的个人图像和基本信息，对老人的基本信息进行筛选和分析，然后通过监控老人的活动情况，对老人的身体情况进行监控和上传，实现对老人的健康的自动检测，筛选有用信息后对信息进行分析，检测老人的健康情况。

Description

一种基于人工智能的信息筛选系统

技术领域

本发明涉及信息筛选分析系统技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的信息筛选系统。

背景技术

随着中国人口的结构变化，目前人口老龄化的问题严重，退休老人的数量持续的增加，但是目前的年轻劳动力，大多处于上班状态，长时间的上班时间，增加了空巢老人的数量，但是由于缺乏对于老人的关注，老人的健康和身体情况不能得到有效的关注，容易导致老人在家中发生特殊情况时，无法做出快速的反应。

现有技术中，为了解决上述问题，大多数的家庭都采用在家里安装监控摄像头的方式，监控老人的状态，但是，传统的监控摄像头只能实现简单的视频传输和手动报警等方式对老人的状态进行监控，不能有效的对老人的信息进行采集和监测，预测老人的身体状况，智能化程度较低。

综上可知，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的信息筛选系统，其可以通过人工录入老人的个人图像和基本信息，对老人的基本信息进行筛选和分析，然后通过监控老人的活动情况，对老人的身体情况进行监控和上传，实现对老人的健康的自动检测，筛选有用信息后对信息进行分析，检测老人的健康情况。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于人工智能的信息筛选系统，包括：

中央处理模块，其用于系统的整体运算和控制，用于信息筛选、处理、存储和程序运行；

用户管理模块，用于展示、输入和管理用户数据，并对用户进行编号；

信息采集模块，其包括设置于检测对象的预定位置的图像采集器、步频检测器和设置于检测对象身上的陀螺仪，所述信息采集模块将采集信息传输到所述中央处理模块；

信息筛选模块，其与中央处理模块连接，用于调取信息采集模块采集的信息并进行筛选分析，并通过人工智能分析信息后将信息筛选和分析结果返回到用户管理模块，所述信息筛选模块对用户信息进行分析处理，对用户划分风险等级。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，所述信息筛选处理步骤如下：

S1，每个社区内部组织社区成员通过每个社区的计算机输入社区成员信息，社区成员信息至少包括姓名、年龄、图像信息、是否有基础病和紧急联系人方式并上传到总服务器的内部，并对每个成员进行编号；

S2，信息筛选模块调取社区成员信息，对社区成员信息进行分析，通过对年龄和基础病情况对社区成员划分轻度风险、中度风险和重度风险三个风险等级，并对对应风险等级的社区成员进行对应等级的信息采集和处理；

S3，采集对应成员的步频、身体摇晃系数、到达两个图像采集器之间的时间、外出次数和进入次数，通过信息筛选模块匹配成员信息，采集的对应的参数与对应风险等级的各种标准参数进行对比，分析成员健康信息并上传到总服务器；

S4，通过信息筛选模块将对应的异常参数生成报告并通过用户管理模块传送到对应的紧急联系人和用户的客户端上。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，三个风险等级的划分标准为：轻度风险，年龄为18岁~45岁并且没有基础疾病的成员；中度风险，年龄在12岁~17岁或者45岁~60岁或者有不足以致命的基础病的成员，满足其中一个条件即可，但是不具有足以致命的基础病；重度风险，其他年龄段或者具有足以致命的基础病的成员，至少满足其中一个条件。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，通过人工输入对应风险等级的测量参数的标准值：对应成员的标准步距为H₁、标准步频N₁，标准身体摇晃系数K₁和对应成员到达两个图像采集器的标准时间差T₁，标准身体摇晃系数K₁=对应成员正常走路时的身体摆动角度α₂/正常人走路时的身体摆动角度α₁，两个摆动角度参数可以通过在被检测人员身上携带陀螺仪的方式测量。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，通过图像采集器对成员的图像和各种参数进行采集，同时采集图像时与总服务器内部的成员信息进行匹配：

当判断图像对应成员位于轻度风险内时，只需通过两个图像采集器检测成员进入第一个图像采集器和进入第二个图像采集器的时间差T₀，T₀与T₁对比，判断对应成员是否正常；

当判断图像对应成员位于中度风险和重度风险内时，通过两个图像采集器检测成员进入第一个图像采集器和进入第二个图像采集器的时间差T₀，T₀与T₁对比，同时通过测量对应成员的实时身体摇摆系数K₀与标准身体摇晃系数K₁对比，判断对应成员目前的身体状态。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，当对应成员位于轻度风险内时，T₀与T₁对比：

当T₀≤T₁时，判断对应成员处于正常状态，不进行任何操作；

当T₀＞T₁时，检测对应成员实时步频N₀，检测实时步距H₀，通过实时步频N₀和实时步距H₀与标准步距为H₁和标准步频N₁对比，得到对应成员健康状态信息；

当成员在第一个图像采集器检测到信号后，经过2T₁时间后仍未出现在第二个图像采集器的位置时，直接判定为异常状态，并将异常状态发送到用户管理模块。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，在T₀＞T₁时：

当N₀≥N₁时，该检测成员处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当N₀＜N₁时，此时的步频较少，若H₀≥H₁时，此时步距较大，该检测成员处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告，若H₀＜H₁，此时的步频少且步距小，处于正常状态。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，当判断对应的图像信息处于中度风险或者重度风险时，T₀与T₁对比：

当T₀≤T₁时，检测对应成员的身体摇晃角度α₀，并计算得到实时身体摇摆系数K₀=α₀/α₁，当K₀≤2K₁时，处于正常状态，当K₀＞2K₁时，处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当T₀＞T₁时，无需检测步频信息，只需要对实时身体摇晃角度进行检测，当K₀≤1.2K₁时，处于正常状态，当K₀＞1.2K₁时，处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当成员在第一个图像采集器检测到信号后，经过2T₁时间后仍未出现在第二个图像采集器的位置时，直接判定为异常状态，并将异常状态发送到用户管理模块。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，所述中央处理模块包括本地数据库和云数据库，所述信息采集模块采集的信息储存到所述本地数据库的内部，所述信息筛选模块将所述信息采集模块采集的信息进行筛选分析后储存到所述云数据库上，所述云数据库和本地数据库信息相互独立，互不干涉。

根据本发明的基于人工智能的信息筛选系统，两个所述图像采集器设置于成员必须经过的位置，两个所述图像采集器之间设有一定的距离。

本发明提供了一种基于人工智能的信息筛选系统，包括：中央处理模块，其用于系统的整体运算和控制，用于信息筛选、处理、存储和程序运行，实现对采集的信息进行处理并返回下达控制指令；用户管理模块，用于展示、输入和管理用户数据，并对用户进行编号，同时执行中央处理模块下发的指令，将异常信息下发到对应的用户的客户端；信息采集模块，其包括设置于检测对象的预定位置的图像采集器、步频检测器和设置于检测对象身上的陀螺仪，图像采集器至少设置两个，用于采集对象的图像信息同时通过步频监测器和陀螺仪对检测对象的步频和身体摇晃角度进行检测，实现对对象的实时状态检测，所述信息采集模块将采集信息传输到所述中央处理模块，通过中央处理模块对采集到的信息进行处理，便于后续的信息筛选模块对信息进行筛选和处理；信息筛选模块，其与中央处理模块连接，用于调取信息采集模块采集的信息并进行筛选分析，并通过人工智能分析信息后将信息筛选和分析结果返回到用户管理模块，所述信息筛选模块对用户信息进行分析处理，对用户划分风险等级，并且对不同的等级的成员进行不同等级的健康状态检测，保证将筛选后的信息进行分析处理，进一步的推导出检测对象的健康信息并将异常信息发送到对应的用户，综上，本申请产生的技术效果是通过人工录入老人的个人图像和基本信息，对老人的基本信息进行筛选和分析，然后通过监控老人的活动情况，对老人的身体情况进行监控和上传，实现对老人的健康的自动检测，筛选有用信息后对信息进行分析，检测老人的健康情况。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图；

图2是本发明的信息筛选模块结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参见图1，本发明提供了一种基于人工智能的信息筛选系统，该基于人工智能的信息筛选系统包括中央处理模块，其用于系统的整体运算和控制，用于信息筛选、处理、存储和程序运行，实现对采集的信息进行处理并返回下达控制指令；用户管理模块，用于展示、输入和管理用户数据，并对用户进行编号，同时执行中央处理模块下发的指令，将异常信息下发到对应的用户的客户端；信息采集模块，其包括设置于检测对象的预定位置的图像采集器、步频检测器和设置于检测对象身上的陀螺仪，图像采集器至少设置两个，用于采集对象的图像信息同时通过步频监测器和陀螺仪对检测对象的步频和身体摇晃角度进行检测，实现对对象的实时状态检测，所述信息采集模块将采集信息传输到所述中央处理模块，通过中央处理模块对采集到的信息进行处理，便于后续的信息筛选模块对信息进行筛选和处理；信息筛选模块，其与中央处理模块连接，用于调取信息采集模块采集的信息并进行筛选分析，并通过人工智能分析信息后将信息筛选和分析结果返回到用户管理模块，所述信息筛选模块对用户信息进行分析处理，对用户划分风险等级，并且对不同的等级的成员进行不同等级的健康状态检测，保证将筛选后的信息进行分析处理，进一步的推导出检测对象的健康信息并将异常信息发送到对应的用户，所述中央处理模块包括本地数据库和云数据库，所述信息采集模块采集的信息储存到所述本地数据库的内部，所述信息筛选模块将所述信息采集模块采集的信息进行筛选分析后储存到所述云数据库上，所述云数据库和本地数据库信息相互独立，互不干涉，两个所述图像采集器设置于成员必须经过的位置，两个所述图像采集器之间设有一定的距离，可以将图像采集器设置在楼道的位置，在此处可以尽可能的保证人员直接通过，不会逗留，保证了采集数据的准确性。

优选的是，本发明的信息筛选处理步骤如下：

S1，每个社区内部组织社区成员通过每个社区的计算机输入社区成员信息，社区成员信息至少包括姓名、年龄、图像信息、是否有基础病和紧急联系人方式并上传到总服务器的内部，并对每个成员进行编号，便于后续对社区成员信息进行检索匹配；

S2，信息筛选模块调取社区成员信息，对社区成员信息进行分析，通过对年龄和基础病情况对社区成员划分轻度风险、中度风险和重度风险三个风险等级，并对对应风险等级的社区成员进行对应等级的信息采集和处理，三个风险等级的划分标准为：轻度风险，年龄为18岁~45岁并且没有基础疾病的成员；中度风险，年龄在12岁~17岁或者45岁~60岁或者有不足以致命的基础病的成员，满足其中一个条件即可，但是不具有足以致命的基础病；重度风险，其他年龄段或者具有足以致命的基础病的成员，至少满足其中一个条件，保证对社区内的所有人员进行健康检测；

S3，采集对应成员的步频、身体摇晃系数、到达两个图像采集器之间的时间、外出次数和进入次数，通过信息筛选模块匹配成员信息，采集的对应的参数与对应风险等级的各种标准参数进行对比，分析成员健康信息并上传到总服务器；

S4，通过信息筛选模块将对应的异常参数生成报告并通过用户管理模块传送到对应的紧急联系人和用户的客户端上。

另外，本发明的通过人工输入对应风险等级的测量参数的标准值：对应成员的标准步距为H₁、标准步频N₁，标准身体摇晃系数K₁和对应成员到达两个图像采集器的标准时间差T₁，标准身体摇晃系数K₁=对应成员正常走路时的身体摆动角度α₂/正常人走路时的身体摆动角度α₁，两个摆动角度参数可以通过在被检测人员身上携带陀螺仪的方式测量。

通过图像采集器对成员的图像和各种参数进行采集，同时采集图像时与总服务器内部的成员信息进行匹配：

当判断图像对应成员位于轻度风险内时，只需通过两个图像采集器检测成员进入第一个图像采集器和进入第二个图像采集器的时间差T₀，T₀与T₁对比，判断对应成员是否正常；

当判断图像对应成员位于中度风险和重度风险内时，通过两个图像采集器检测成员进入第一个图像采集器和进入第二个图像采集器的时间差T₀，T₀与T₁对比，同时通过测量对应成员的实时身体摇摆系数K₀与标准身体摇晃系数K₁对比，判断对应成员目前的身体状态。

当对应成员位于轻度风险内时，T₀与T₁对比：

当T₀≤T₁时，判断对应成员处于正常状态，不进行任何操作；

当T₀＞T₁时，检测对应成员实时步频N₀，检测实时步距H₀，通过实时步频N₀和实时步距H₀与标准步距为H₁和标准步频N₁对比，得到对应成员健康状态信息；

当成员在第一个图像采集器检测到信号后，经过2T₁时间后仍未出现在第二个图像采集器的位置时，直接判定为异常状态，并将异常状态发送到用户管理模块。

进一步的，在T₀＞T₁时：当N₀≥N₁时，该检测成员处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当N₀＜N₁时，此时的步频较少，若H₀≥H₁时，此时步距较大，该检测成员处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告，若H₀＜H₁，此时的步频少且步距小，处于正常状态。

当判断对应的图像信息处于中度风险或者重度风险时，T₀与T₁对比：

当T₀≤T₁时，检测对应成员的身体摇晃角度α₀，并计算得到实时身体摇摆系数K₀=α₀/α₁，当K₀≤2K₁时，处于正常状态，当K₀＞2K₁时，处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告，在对应成员的摇晃角度过大时，说明成员在走路时处于不平稳的状态，成员的状态存在异常，2倍的关系可以通过具体的参数进行具体的分析，不属于固定的参数，可以通过客户端进行人为更换，在长时间使用后可以根据经验进行修订；

当T₀＞T₁时，无需检测步频信息，只需要对实时身体摇晃角度进行检测，当K₀≤1.2K₁时，处于正常状态，当K₀＞1.2K₁时，处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告，系数1.2可以通过操作人员进行修订更改；

当成员在第一个图像采集器检测到信号后，经过2T₁时间后仍未出现在第二个图像采集器的位置时，说明检测成员存在长时间的停滞状态，直接判定为异常状态，并将异常状态发送到用户管理模块，用户管理模块可以与用户的手机上的客户端进行关联，保证紧急联系人可以接收到异常状态信息。

综上所述，本发明提供了一种基于人工智能的信息筛选系统，包括：中央处理模块，其用于系统的整体运算和控制，用于信息筛选、处理、存储和程序运行，实现对采集的信息进行处理并返回下达控制指令；用户管理模块，用于展示、输入和管理用户数据，并对用户进行编号，同时执行中央处理模块下发的指令，将异常信息下发到对应的用户的客户端；信息采集模块，其包括设置于检测对象的预定位置的图像采集器、步频检测器和设置于检测对象身上的陀螺仪，图像采集器至少设置两个，用于采集对象的图像信息同时通过步频监测器和陀螺仪对检测对象的步频和身体摇晃角度进行检测，实现对对象的实时状态检测，所述信息采集模块将采集信息传输到所述中央处理模块，通过中央处理模块对采集到的信息进行处理，便于后续的信息筛选模块对信息进行筛选和处理；信息筛选模块，其与中央处理模块连接，用于调取信息采集模块采集的信息并进行筛选分析，并通过人工智能分析信息后将信息筛选和分析结果返回到用户管理模块，所述信息筛选模块对用户信息进行分析处理，对用户划分风险等级，并且对不同的等级的成员进行不同等级的健康状态检测，保证将筛选后的信息进行分析处理，进一步的推导出检测对象的健康信息并将异常信息发送到对应的用户，综上，本申请产生的技术效果是通过人工录入老人的个人图像和基本信息，对老人的基本信息进行筛选和分析，然后通过监控老人的活动情况，对老人的身体情况进行监控和上传，实现对老人的健康的自动检测，筛选有用信息后对信息进行分析，检测老人的健康情况。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

Claims (4)

1.一种基于人工智能的信息筛选系统，其特征在于，包括：

中央处理模块，其用于系统的整体运算和控制，用于信息筛选、处理、存储和程序运行；

用户管理模块，用于展示、输入和管理成员数据，并对成员进行编号；

信息采集模块，其包括两个用于采集成员的图像信息的图像采集器、步频检测器和设置于检测成员身上的陀螺仪，所述信息采集模块将采集的信息传输到所述中央处理模块；

信息筛选模块，其与中央处理模块连接，用于调取信息采集模块采集的信息并进行筛选分析，并通过人工智能分析信息后将信息筛选和分析结果返回到用户管理模块，所述信息筛选模块对成员信息进行分析处理，对成员划分风险等级；

所述信息筛选模块对信息的处理步骤如下：

S1，每个社区内部组织社区成员通过每个社区的计算机输入社区成员信息，社区成员信息包括姓名、年龄、图像信息、是否有基础病和紧急联系人联系方式，并上传到总服务器的内部，并对每个成员进行编号；

S2，信息筛选模块调取社区成员信息，对社区成员信息进行分析，根据年龄和基础病情况将社区成员划分为轻度风险、中度风险和重度风险三个风险等级，并对对应风险等级的社区成员进行对应等级的信息采集和处理；

S3，采集对应成员的步频、身体摇晃系数、到达两个图像采集器之间的时间、外出次数和进入次数，通过信息筛选模块匹配成员信息，将采集的对应的参数与对应风险等级的各种标准参数进行对比，分析成员健康信息并上传到总服务器；

S4，通过信息筛选模块将对应的异常参数生成报告并通过用户管理模块传送到对应的紧急联系人的客户端上；

其中三个风险等级的划分标准为：轻度风险，年龄为18岁~45岁并且没有基础疾病的成员；中度风险，年龄在12岁~17岁或者45岁~60岁或者有不足以致命的基础病的成员，满足其中一个条件即可，但是必须满足不具有足以致命的基础病；重度风险，其他年龄段或者具有足以致命的基础病的成员，至少满足其中一个条件；

通过人工输入对应风险等级的测量参数的标准值：对应成员的标准步距为H₁、标准步频N₁，标准身体摇晃系数K₁和对应成员到达两个图像采集器的标准时间差T₁，标准身体摇晃系数K₁=对应成员正常走路时的身体摆动角度α₂/正常人走路时的身体摆动角度α₁，两个摆动角度参数通过在成员身上携带陀螺仪的方式测量；通过图像采集器对成员的图像进行采集，同时采集图像时与总服务器内部的成员信息进行匹配：

当判断图像对应成员位于轻度风险内时，只需通过两个图像采集器检测成员进入第一个图像采集器和进入第二个图像采集器的时间差T₀，T₀与T₁对比，判断对应成员是否正常；当判断图像对应成员位于中度风险和重度风险内时，通过两个图像采集器检测成员进入第一个图像采集器和进入第二个图像采集器的时间差T₀，T₀与T₁对比，同时通过测量对应成员的实时身体摇摆系数K₀与标准身体摇晃系数K₁对比，判断对应成员目前的身体状态；当对应成员位于轻度风险内时，T₀与T₁对比：

当T₀≤T₁时，判断对应成员处于正常状态，不进行任何操作；

当T₀＞T₁时，检测对应成员实时步频N₀，检测实时步距H₀，通过实时步频N₀和实时步距H₀与标准步频N₁和标准步距H₁对比，得到对应成员健康状态信息；

当成员在第一个图像采集器检测到信号后，经过2T₁时间后仍未出现在第二个图像采集器的位置时，直接判定为异常状态，并将异常状态发送到用户管理模块；

当判断图像对应成员位于中度风险或者重度风险时，T₀与T₁对比：

当T₀≤T₁时，检测对应成员的身体摇晃角度α₀，并计算得到实时身体摇摆系数K₀=α₀/α₁，当K₀≤2K₁时，处于正常状态，当K₀＞2K₁时，处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当T₀＞T₁时，无需检测步频信息，只需要对实时身体摇晃角度进行检测，当K₀≤1.2K₁时，处于正常状态，当K₀＞1.2K₁时，处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当成员在第一个图像采集器检测到信号后，经过2T₁时间后仍未出现在第二个图像采集器的位置时，直接判定为异常状态，并将异常状态发送到用户管理模块。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息筛选系统，其特征在于，在T₀＞T₁时：

当N₀≥N₁时，该检测成员处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告；

当N₀＜N₁时，此时的步频较少，若H₀≥H₁时，此时步距较大，该检测成员处于异常状态，向用户管理模块发送异常报告，若H₀＜H₁，此时的步频少且步距小，处于正常状态。

3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的信息筛选系统，其特征在于，所述中央处理模块包括本地数据库和云数据库，所述信息采集模块采集的信息储存到所述本地数据库的内部，所述信息筛选模块将所述信息采集模块采集的信息进行筛选分析后储存到所述云数据库上，所述云数据库和本地数据库信息相互独立，互不干涉。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的信息筛选系统，其特征在于，两个所述图像采集器设置于成员必须经过的位置，两个所述图像采集器之间设有一定的距离。