CN117423210A - 一种护理用病患防跌落智能感应报警系统 - Google Patents

一种护理用病患防跌落智能感应报警系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及位置检测技术领域，具体为一种护理用病患防跌落智能感应报警系统，护理用病患防跌落智能感应报警系统包括数据采集模块、数据预处理模块、行为模式分析模块、多传感器定位模块、上下文感知预警模块、床位布局优化模块、空间行为识别模块、综合报警处理模块。本发明中，通过整合床上压力传感器、红外摄像头及运动传感器，实现了对病患行为的全面采集，数据预处理确保信息准确与一致，为深度分析奠定基础，长短时记忆网络揭示了时序行为模式，而多传感器定位模块则提高了准确性，结合空间聚类、行为识别和模糊逻辑等技术，系统能综合评估病患风险，进一步优化了预警准确度与反应速度。

Description

一种护理用病患防跌落智能感应报警系统
技术领域
本发明涉及位置检测技术领域，尤其涉及一种护理用病患防跌落智能感应报警系统。
背景技术
位置检测技术领域是一种用于确定物体或人的位置的技术。它涉及使用传感器和算法来测量、跟踪和记录物体或人的位置信息。
其中，护理用病患防跌落智能感应报警系统是一种应用了位置检测技术的系统，旨在预防患者从床上或其他高处跌落的情况发生。该系统通过使用智能感应器和报警装置来监测患者的位置，并在患者离开床面或接近床边的危险区域时发出警报。该系统的目的是提供一种安全保护措施，减少患者因跌倒而导致的伤害风险。它可以有效地监测患者的活动情况，及时提醒医护人员进行干预，防止患者发生意外。为了实现这一目标，护理用病患防跌落智能感应报警系统通常采用位置传感器、算法分析、报警装置和远程监控等手段。通过这些手段，系统能够感知患者的位置变化并及时触发警报信号，同时将患者的位置信息传输给医护人员进行远程监控。这样可以减少患者发生意外的风险，并提供及时的干预措施，保障患者的安全。
现有系统在多个方面存在不足。首先，现有系统在数据采集阶段较为单一，缺乏多种传感器的整合和利用，这限制了系统获取全面准确病患信息的能力。其次，现有系统在数据预处理和分析方法上相对较为简单和传统，导致系统在处理复杂、时变的病患行为时，识别准确率和反应速度不足。此外，在行为模式识别和风险评估方面，现有系统没有充分利用先进的机器学习和人工智能算法，缺乏对病患行为的深度理解和准确判断。综合报警处理方面，现有系统缺乏有效的逻辑分析和风险评估机制，导致报警的准确性和针对性不强。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种护理用病患防跌落智能感应报警系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种护理用病患防跌落智能感应报警系统包括数据采集模块、数据预处理模块、行为模式分析模块、多传感器定位模块、上下文感知预警模块、床位布局优化模块、空间行为识别模块、综合报警处理模块；
所述数据采集模块基于床上压力传感器、红外摄像头和运动传感器，采用传感技术，进行病患数据采集，并生成原始行为数据集；
所述数据预处理模块基于原始行为数据集，采用数据清洗算法，进行数据标准化、去噪及填充，并生成清洗后的行为数据；
所述行为模式分析模块基于清洗后的行为数据，采用长短时记忆网络，进行时序行为分析，并生成关键行为模式；
所述多传感器定位模块基于深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据，采用卡尔曼滤波和卷积神经网络，进行数据融合和特征提取，并生成优化后的定位数据；
所述上下文感知预警模块基于床位布局、周边物体分布和关键行为模式，采用决策树与条件随机场，进行跌倒风险分析，并生成上下文感知预警报告；
所述床位布局优化模块基于床位环境及病患跌倒事件数据，采用随机森林与遗传算法，进行床位布局的优化，并生成优化后的床位布局方案；
所述空间行为识别模块基于优化后的定位数据和室内布局信息，采用空间聚类算法和行为识别算法，进行病患活动范围分析，并生成空间行为识别报告；
所述综合报警处理模块基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告，采用逻辑回归和模糊逻辑算法，进行综合性风险评估，并生成综合报警指令；
所述原始行为数据集具体为病患在床上包括移动、翻身的行为数据，所述清洗后的行为数据具体为经过预处理后的标准化、无噪声的病患行为数据，所述关键行为模式具体指病患在床上进行的目标行为，包括当病患距离床边缘小于预设阈值时，识别为接近床边，所述预设阈值具体为10厘米，所述上下文感知预警报告包括跌倒风险等级、主要风险因素以及预防措施方案，所述空间行为识别报告具体为分析得到的病患在空间中的行为模式和活动区域，所述综合报警指令具体为基于综合分析得出的高风险行为和情况的即时报警响应。
作为本发明的进一步方案：所述数据采集模块包括压力数据子模块、红外摄像子模块、运动数据子模块；
所述数据预处理模块包括数据标准化子模块、数据去噪子模块、数据填充子模块；
所述行为模式分析模块包括模型训练子模块、关键行为识别子模块、实时监测子模块；
所述多传感器定位模块包括数据融合子模块、特征提取子模块、跌倒预测子模块；
所述上下文感知预警模块包括环境模型子模块、行为分析子模块、预警系统子模块；
所述床位布局优化模块包括数据收集子模块、因素分析子模块、布局生成子模块；
所述空间行为识别模块包括空间分析子模块、行为判定子模块、区域映射子模块；
所述综合报警处理模块包括风险评估子模块、报警逻辑子模块、响应机制子模块。
作为本发明的进一步方案：所述压力数据子模块基于床上的压力传感器，采用模拟数字转换技术，进行压力信号的采集，并进行信号编码，生成原始压力数据集；
所述红外摄像子模块基于红外摄像头，采用图像采集算法，进行环境和病患动态的捕捉，并进行图像编码，生成原始红外图像数据集；
所述运动数据子模块基于运动传感器，采用信号融合技术，进行病患运动状态的监测，并进行数据同步，生成原始运动数据集；
所述原始压力数据集具体指记录病患床上活动压力变化的数据集，所述原始红外图像数据集包括红外图像和视频序列，记录病患的夜间活动状态，所述原始运动数据集具体为记录病患运动模式和活动强度的数据。
作为本发明的进一步方案：所述数据标准化子模块基于原始行为数据集，采用Z分数标准化方法，进行数据的尺度调整和标准化处理，并进行数据合并，生成标准化后的行为数据集；
所述数据去噪子模块基于标准化后的行为数据集，采用高斯滤波算法，对数据中的噪声进行去除，并进行信号增强，生成去噪后的行为数据集；
所述数据填充子模块基于去噪后的行为数据集，采用线性插值算法，对数据集中的缺失值进行填补，并进行完整性校验，生成填充后的行为数据集。
作为本发明的进一步方案：所述模型训练子模块基于清洗后的行为数据，采用长短时记忆网络，进行深度学习模型训练，并进行时序行为分析，生成时序行为学习模型；
所述关键行为识别子模块基于时序行为学习模型，采用模式匹配方法，对行为数据进行匹配，并识别出关键行为，生成关键行为数据集；
所述实时监测子模块基于关键行为数据集，采用实时流数据处理技术，进行行为的实时监测并反馈，生成关键行为模式；
所述长短时记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门，用于处理时序数据，所述模式匹配方法具体为利用预先定义的行为模式与实时数据进行对比，判断是否存在关键行为，所述实时流数据处理技术具体指针对实时产生的行为数据，进行即时的处理和反馈。
作为本发明的进一步方案：所述数据融合子模块基于深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据，采用卡尔曼滤波，进行多组传感器数据的融合，并优化数据，生成融合后的传感器数据；
所述特征提取子模块基于融合后的传感器数据，采用卷积神经网络，对数据进行特征提取，并识别出关键特征，生成深度特征数据集；
所述跌倒预测子模块基于深度特征数据集，采用机器学习分类技术，进行病患跌倒行为的预测，并进行分析，生成优化后的定位数据；
所述卡尔曼滤波具体为一种线性递归滤波算法，用于估算系统状态，所述卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，用于图像和多维数据的特征提取，所述机器学习分类技术具体指通过学习大量样本数据，建立分类模型，预测新数据分类。
作为本发明的进一步方案：所述环境模型子模块基于床位布局和周边物体分布，采用决策树算法，对环境因素进行建模分析，并整合为统一的模型，生成环境综合模型；
所述行为分析子模块基于环境综合模型和关键行为模式，采用条件随机场，分析患者的行为及其与环境的交互，生成行为-环境交互模型；
所述预警系统子模块基于行为-环境交互模型，结合历史跌倒数据，进行跌倒风险评估，并输出预警信号，生成上下文感知预警报告；
所述决策树具体为一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法，所述环境综合模型包括床位区域描述、主要物体位置及其属性信息， 所述条件随机场具体为用于序列数据建模的统计建模方法，用于捕获相邻状态之间的依赖关系。
作为本发明的进一步方案：所述数据收集子模块基于病患的实际床位使用情况和行为数据，收集床位使用历史和跌倒事件数据，生成床位使用与跌倒历史数据集；
所述因素分析子模块基于床位使用与跌倒历史数据集，采用随机森林，分析跌倒风险与床位布局的关系，生成布局风险分析报告；
所述布局生成子模块基于布局风险分析报告，采用遗传算法，优化计算床位布局配置，生成优化后的床位布局方案；
所述床位使用与跌倒历史数据集具体包括患者移动轨迹、床位使用时长、跌倒事件时间和位置信息，所述遗传算法具体为一种模拟自然选择过程的搜索算法。
作为本发明的进一步方案：所述空间分析子模块基于优化后的定位数据和室内布局信息，采用K-means聚类算法，进行病患活动范围的深度分析，并进行空间区域的标识，生成病患活动范围分析报告；
所述行为判定子模块基于病患活动范围分析报告，采用深度学习行为识别算法，进行病患行为模式的分析，并进行行为的标准化判定，生成病患行为判定报告；
所述区域映射子模块基于病患行为判定报告，采用仿射变换映射技术，进行行为与实际空间区域的对应映射，并进行空间标注，生成空间行为识别报告；
所述K-means聚类算法具体为基于距离的空间数据分群方法，所述深度学习行为识别算法具体为基于卷积神经网络的模式识别方法， 所述仿射变换映射技术具体为通过行为与区域之间的关系进行精确匹配的方法。
作为本发明的进一步方案：所述风险评估子模块基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告，采用支持向量机算法，进行风险等级的分类，并进行风险水平的标注，生成风险评估报告；
所述报警逻辑子模块基于风险评估报告，采用模糊推理系统，进行报警条件与逻辑的整合，并进行报警策略的制定，生成报警逻辑处理报告；
所述响应机制子模块基于报警逻辑处理报告，采用预定的自适应响应策略，进行报警响应的执行，并进行响应策略的应用，生成综合报警指令；
所述支持向量机算法具体为基于最大间隔的分类方法，所述模糊推理系统具体为基于模糊集合和模糊规则的逻辑处理框架，所述自适应响应策略具体为根据风险等级动态调整的响应措施。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过整合床上压力传感器、红外摄像头和运动传感器等多种传感技术，实现了对病患行为的细致和全面采集，为后续分析提供了丰富和准确的原始数据。采用先进的数据预处理方法，确保了数据的准确性和一致性，增强了系统对实际情况的精确判断。在行为模式分析上，长短时记忆网络的使用使得系统能更好地理解和识别病患的时序行为模式。多传感器定位模块的引入，通过卡尔曼滤波和卷积神经网络技术，提高了位置定位的准确性。在空间行为识别和综合报警处理等环节，引入了空间聚类算法、行为识别算法、逻辑回归和模糊逻辑算法等，实现了对病患行为和风险的综合和智能化评估，提升了报警的准确性和及时性。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的数据采集模块流程图；
图4为本发明的数据预处理模块流程图；
图5为本发明的行为模式分析模块流程图；
图6为本发明的多传感器定位模块流程图；
图7为本发明的上下文感知预警模块流程图；
图8为本发明的床位布局优化模块流程图；
图9为本发明的空间行为识别模块流程图；
图10为本发明的综合报警处理模块流程图。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“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，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：
请参阅图1，一种护理用病患防跌落智能感应报警系统包括数据采集模块、数据预处理模块、行为模式分析模块、多传感器定位模块、上下文感知预警模块、床位布局优化模块、空间行为识别模块、综合报警处理模块；
数据采集模块基于床上压力传感器、红外摄像头和运动传感器，采用传感技术，进行病患数据采集，并生成原始行为数据集；
数据预处理模块基于原始行为数据集，采用数据清洗算法，进行数据标准化、去噪及填充，并生成清洗后的行为数据；
行为模式分析模块基于清洗后的行为数据，采用长短时记忆网络，进行时序行为分析，并生成关键行为模式；
多传感器定位模块基于深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据，采用卡尔曼滤波和卷积神经网络，进行数据融合和特征提取，并生成优化后的定位数据；
上下文感知预警模块基于床位布局、周边物体分布和关键行为模式，采用决策树与条件随机场，进行跌倒风险分析，并生成上下文感知预警报告；
床位布局优化模块基于床位环境及病患跌倒事件数据，采用随机森林与遗传算法，进行床位布局的优化，并生成优化后的床位布局方案；
空间行为识别模块基于优化后的定位数据和室内布局信息，采用空间聚类算法和行为识别算法，进行病患活动范围分析，并生成空间行为识别报告；
综合报警处理模块基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告，采用逻辑回归和模糊逻辑算法，进行综合性风险评估，并生成综合报警指令；
原始行为数据集具体为病患在床上包括移动、翻身的行为数据，清洗后的行为数据具体为经过预处理后的标准化、无噪声的病患行为数据，关键行为模式具体指病患在床上进行的目标行为，包括当病患距离床边缘小于预设阈值时，识别为接近床边，所述预设阈值具体为10厘米，上下文感知预警报告包括跌倒风险等级、主要风险因素以及预防措施方案，空间行为识别报告具体为分析得到的病患在空间中的行为模式和活动区域，综合报警指令具体为基于综合分析得出的高风险行为和情况的即时报警响应。
系统通过融合多种传感技术，如床上压力传感器、红外摄像头和运动传感器，极大地增强了对病患行为的实时和细致监控能力。这种多维度的数据采集为早期预警和及时响应提供了坚实基础，确保病患在出现跌倒风险行为时，医务人员可以迅速得知并介入。
其次，系统采用数据预处理技术，确保了数据的高质量和准确性。数据清洗和标准化方法确保了信息的一致性和可靠性，为后续的分析和决策提供了更为可信的数据源。这在紧急情况下，如病患有跌倒风险时，能够确保准确无误的判断，从而大大提高了病人的安全性。
再者，通过长短时记忆网络的时序行为分析，系统能够更深入地了解病患的行为习惯和模式，从而更早地识别出潜在的风险行为。多传感器的综合定位和深度分析进一步提高了定位的精确度，使得系统在空间上能够更准确地追踪和预测病患的行动轨迹。
此外，上下文感知预警模块结合床位布局、物体分布和关键行为模式的综合分析，为每位病患提供了个性化的风险评估。这种个体化的关怀和分析，不仅提高了跌倒预警的准确性，还在潜在的风险还未转化为真实事件之前，为医护人员提供了有力的预警信息。
最后，系统还提供了床位布局的优化方案，这是对病患安全的另一层重要保障。通过随机森林和遗传算法，系统能够根据实际情况，为病房提供最佳的布局方案，进一步降低跌倒和受伤的风险。
请参阅图2，数据采集模块包括压力数据子模块、红外摄像子模块、运动数据子模块；
数据预处理模块包括数据标准化子模块、数据去噪子模块、数据填充子模块；
行为模式分析模块包括模型训练子模块、关键行为识别子模块、实时监测子模块；
多传感器定位模块包括数据融合子模块、特征提取子模块、跌倒预测子模块；
上下文感知预警模块包括环境模型子模块、行为分析子模块、预警系统子模块；
床位布局优化模块包括数据收集子模块、因素分析子模块、布局生成子模块；
空间行为识别模块包括空间分析子模块、行为判定子模块、区域映射子模块；
综合报警处理模块包括风险评估子模块、报警逻辑子模块、响应机制子模块。
数据采集模块中，压力数据子模块负责采集床上压力传感器的数据，红外摄像子模块负责采集红外摄像头的数据，运动数据子模块负责采集运动传感器的数据。
数据预处理模块中，数据标准化子模块负责对原始行为数据集进行标准化处理，数据去噪子模块负责去除数据中的噪声，数据填充子模块负责填充缺失的数据。
行为模式分析模块中，模型训练子模块负责使用长短时记忆网络对清洗后的行为数据进行训练，关键行为识别子模块负责识别病患的关键行为模式，实时监测子模块负责实时监测病患的行为。
多传感器定位模块中，数据融合子模块负责将深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据进行融合，特征提取子模块负责从融合后的数据中提取特征，跌倒预测子模块负责预测病患是否会发生跌倒。
上下文感知预警模块中，环境模型子模块负责建立床位布局和周边物体分布的模型，行为分析子模块负责分析病患的行为模式，预警系统子模块负责生成跌倒风险预警报告。
床位布局优化模块中，数据收集子模块负责收集床位环境和病患跌倒事件的数据，因素分析子模块负责分析影响床位布局的因素，布局生成子模块负责生成优化后的床位布局方案。
空间行为识别模块中，空间分析子模块负责分析病患在室内的空间行为模式，行为判定子模块负责判断病患的行为是否符合正常范围，区域映射子模块负责将病患的活动范围映射到室内布局上。
综合报警处理模块中，风险评估子模块负责基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告进行综合性风险评估，报警逻辑子模块负责根据评估结果生成相应的报警指令，响应机制子模块负责根据报警指令采取相应的响应措施。
请参阅图3，压力数据子模块基于床上的压力传感器，采用模拟数字转换技术，进行压力信号的采集，并进行信号编码，生成原始压力数据集；
红外摄像子模块基于红外摄像头，采用图像采集算法，进行环境和病患动态的捕捉，并进行图像编码，生成原始红外图像数据集；
运动数据子模块基于运动传感器，采用信号融合技术，进行病患运动状态的监测，并进行数据同步，生成原始运动数据集；
原始压力数据集具体指记录病患床上活动压力变化的数据集，原始红外图像数据集包括红外图像和视频序列，记录病患的夜间活动状态，原始运动数据集具体为记录病患运动模式和活动强度的数据。
在压力数据子模块中，采用床上的压力传感器来记录病患床上活动的压力变化。安装床上压力传感器，通常放置在床垫下方或床架上，以便捕捉床上的压力变化。通过模拟数字转换技术（ADC），将传感器生成的模拟压力信号转换为数字信号。这一数字信号经过信号编码，通常采用标准数据编码格式，以确保数据的可读性和可处理性。最后，将原始压力数据以时间序列的方式存储，以备后续分析使用。
在红外摄像子模块中，基于红外摄像头捕捉病患的夜间活动状态以及床边的环境信息。安装红外摄像头，确保它可以覆盖病患的床边区域。使用图像采集算法，拍摄红外图像或视频序列，以捕捉夜间活动状态。捕捉到的图像数据随后进行编码，通常使用标准的图像编码格式，如JPEG或PNG。这些编码后的图像数据与压力数据同步存储，以便后续分析和关联。
运动数据子模块主要关注监测病患的运动状态。安装运动传感器，如加速度计或陀螺仪，以监测运动。信号融合技术用于整合来自多个传感器的数据，以获取更全面的运动信息。确保运动数据与压力数据和红外图像数据的时间戳一致，以便进行综合分析。最后，原始运动数据存储包括运动模式和活动强度的信息，以备将来的分析和诊断。
请参阅图4，数据标准化子模块基于原始行为数据集，采用Z分数标准化方法，进行数据的尺度调整和标准化处理，并进行数据合并，生成标准化后的行为数据集；
数据去噪子模块基于标准化后的行为数据集，采用高斯滤波算法，对数据中的噪声进行去除，并进行信号增强，生成去噪后的行为数据集；
数据填充子模块基于去噪后的行为数据集，采用线性插值算法，对数据集中的缺失值进行填补，并进行完整性校验，生成填充后的行为数据集。
在数据标准化子模块中，首先导入原始行为数据集，确保数据格式正确。然后，使用Z分数标准化方法，计算每个特征的均值和标准差，然后将每个特征的值减去均值，再除以标准差，以获得标准化后的数值。如果有多个数据源，需要将它们合并成一个标准化后的数据集，确保数据格式和结构一致。
在数据去噪子模块中，导入已标准化的行为数据集。使用高斯滤波算法对数据进行去噪处理，通常是一种线性平滑滤波方法，可以减小数据中的随机波动或噪声。在去噪后，进行信号增强操作，例如使用滤波器增强感兴趣的特征。最后，将去噪后的数据保存为一个新的数据集，以备后续分析。
在数据填充子模块中，导入已去噪的行为数据集。使用线性插值算法来填补数据集中的缺失值，通过在已知数据点之间进行线性插值来实现。确保检查填充后的数据集，以确保数据的完整性。最后，将填充后的数据保存为一个新的数据集，以备后续分析。
请参阅图5，模型训练子模块基于清洗后的行为数据，采用长短时记忆网络，进行深度学习模型训练，并进行时序行为分析，生成时序行为学习模型；
关键行为识别子模块基于时序行为学习模型，采用模式匹配方法，对行为数据进行匹配，并识别出关键行为，生成关键行为数据集；
实时监测子模块基于关键行为数据集，采用实时流数据处理技术，进行行为的实时监测并反馈，生成关键行为模式；
长短时记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门，用于处理时序数据，模式匹配方法具体为利用预先定义的行为模式与实时数据进行对比，判断是否存在关键行为，实时流数据处理技术具体指针对实时产生的行为数据，进行即时的处理和反馈。
在模型训练子模块中，首先，准备清洗后的行为数据，将其分为训练集和验证集。接着，建立长短时记忆网络（LSTM）深度学习模型。通过定义模型的层数、隐藏单元数和超参数，开始对训练集进行训练。在每个训练周期中，将时序数据输入模型，计算损失，并通过反向传播更新模型权重。在训练完成后，使用验证集评估模型性能。如果满足性能标准，保存训练好的LSTM模型以备用于关键行为识别。
在关键行为识别子模块中，加载先前训练好的LSTM模型。将需要识别关键行为的时序数据输入模型中。通过模式匹配方法，将实际数据与预定义的行为模式进行比较。如果相似性得分高于阈值，认定为关键行为被识别。将已识别的关键行为记录到关键行为数据集中，包括时间戳和其他相关信息。
在实时监测子模块中，持续接收实时产生的行为数据。将实时数据输入已加载的LSTM模型，使用相同的模式匹配方法，判断是否存在关键行为。如果发现关键行为，生成实时反馈，如警报或通知。同时，记录关键行为的模式和统计信息，以便进一步的分析和改进模型。
请参阅图6，数据融合子模块基于深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据，采用卡尔曼滤波，进行多组传感器数据的融合，并优化数据，生成融合后的传感器数据；
特征提取子模块基于融合后的传感器数据，采用卷积神经网络，对数据进行特征提取，并识别出关键特征，生成深度特征数据集；
跌倒预测子模块基于深度特征数据集，采用机器学习分类技术，进行病患跌倒行为的预测，并进行分析，生成优化后的定位数据；
卡尔曼滤波具体为一种线性递归滤波算法，用于估算系统状态，卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，用于图像和多维数据的特征提取，机器学习分类技术具体指通过学习大量样本数据，建立分类模型，预测新数据分类。
数据融合子模块中，采集深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的原始数据。使用卡尔曼滤波算法来融合多组传感器数据。卡尔曼滤波包括状态预测和测量更新两个步骤，适用于估算系统状态。以下是卡尔曼滤波的简化示例代码：
# 初始化状态变量和协方差矩阵
state = initial_state
covariance = initial_covariance
for measurement in sensor_data:
# 预测状态
state_prediction = predict_state(state, motion_model)
covariance_prediction = predict_covariance(covariance, motion_model)
# 更新状态
kalman_gain = compute_kalman_gain(covariance_prediction,measurement_noise)
state, covariance = update_state(state_prediction, measurement,kalman_gain)
根据卡尔曼滤波输出的状态，进行数据优化和清洗，确保融合后的传感器数据是高质量的。
特征提取子模块中，准备融合后的传感器数据，将其输入卷积神经网络。使用卷积神经网络进行特征提取。CNN包括卷积层、池化层和全连接层。以下是示例代码：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
根据CNN的输出，识别关键特征，通过进一步的处理或分类来完成。
跌倒预测子模块中，将识别出的关键特征用于跌倒行为的预测。建立机器学习分类模型，例如支持向量机（SVM）、决策树或深度学习模型（如多层感知机）。以下是示例代码：
from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC()
classifier.fit(features, labels)
使用训练好的分类模型对新数据进行预测，以检测跌倒行为。对跌倒行为进行进一步分析，根据需要进行优化，以生成定位数据。
请参阅图7，环境模型子模块基于床位布局和周边物体分布，采用决策树算法，对环境因素进行建模分析，并整合为统一的模型，生成环境综合模型；
行为分析子模块基于环境综合模型和关键行为模式，采用条件随机场，分析患者的行为及其与环境的交互，生成行为-环境交互模型；
预警系统子模块基于行为-环境交互模型，结合历史跌倒数据，进行跌倒风险评估，并输出预警信号，生成上下文感知预警报告；
决策树具体为一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法，环境综合模型包括床位区域描述、主要物体位置及其属性信息， 条件随机场具体为用于序列数据建模的统计建模方法，用于捕获相邻状态之间的依赖关系。
环境模型子模块中，使用传感器或摄像头获取床位布局和周边物体的位置和属性信息。决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，根据特征来做出决策。以下是示例指令：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 准备训练数据
X = environment_features # 特征数据
y = environment_labels # 目标数据
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
根据训练好的决策树模型，可以使用该模型来预测环境因素。例如，对于新的环境配置，使用以下指令生成预测：
predicted_environment = model.predict(new_environment_features)
行为分析子模块中，获取患者的行为数据和环境综合模型。条件随机场是用于序列数据建模的统计方法，用于建模序列型行为数据。以下是示例指令：
from pystruct.models import ChainCRF
# 准备特征和标签数据
X = patient_behavior_features # 特征数据
y = patient_behavior_labels # 标签数据
# 创建条件随机场模型
model = ChainCRF()
model.fit(X, y)
训练好的条件随机场模型可以用于分析患者的行为与环境因素之间的关系。
预警系统子模块中，获得行为-环境交互模型和历史跌倒数据。结合行为-环境交互模型和历史数据，进行跌倒风险评估，包括风险评分的计算，例如：
risk_score = calculate_risk(patient_behavior, environment_model,historical_fall_data)
根据风险评估结果，触发预警信号的输出，这涉及设定风险阈值并发送警报或通知。生成包含跌倒风险程度、触发原因和建议行动的上下文感知预警报告。
请参阅图8，数据收集子模块基于病患的实际床位使用情况和行为数据，收集床位使用历史和跌倒事件数据，生成床位使用与跌倒历史数据集；
因素分析子模块基于床位使用与跌倒历史数据集，采用随机森林，分析跌倒风险与床位布局的关系，生成布局风险分析报告；
布局生成子模块基于布局风险分析报告，采用遗传算法，优化计算床位布局配置，生成优化后的床位布局方案；
床位使用与跌倒历史数据集具体包括患者移动轨迹、床位使用时长、跌倒事件时间和位置信息，遗传算法具体为一种模拟自然选择过程的搜索算法。
数据收集子模块中，收集床位使用历史和跌倒事件数据。床位使用与跌倒历史数据集包括患者移动轨迹、床位使用时长、跌倒事件时间和位置信息。这些数据可以以CSV文件的形式存储，其中每行代表一个事件，包括时间戳、患者ID、床位ID、床位使用时长、跌倒事件标志以及位置坐标。
示例数据文件（example_data.csv）：
timestamp,patient_id,bed_id,usage_duration,fall_event,location_x,location_y
2023-10-01 08:00:00,1,101,60,0,10,20
2023-10-01 09:00:00,2,102,45,0,15,25
2023-10-01 10:00:00,1,101,70,0,12,22
2023-10-01 10:30:00,3,103,40,0,18,28
2023-10-01 11:00:00,2,102,55,1,14,24
...
因素分析子模块中，采用随机森林算法分析跌倒风险与床位布局的关系。
示例代码（使用Python的scikit-learn库）：
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 读取数据
data = pd.read_csv("example_data.csv")
# 准备特征和目标数据
X = data[["bed_id", "usage_duration", "location_x", "location_y"]]
y = data["fall_event"]
# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 分析特征重要性
feature_importance = clf.feature_importances_
# 生成布局风险分析报告
layout_risk_report = {
"feature_importance": feature_importance,
"model_accuracy": clf.score(X, y)
}
布局生成子模块中，采用遗传算法优化计算床位布局配置。
示例代码（使用Python的DEAP库）：
import random
from deap import base, creator, tools, algorithms
# 定义床位配置的个体和适应度
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
# 初始化遗传算法工具箱
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("bed_layout", random.sample, range(1, num_beds),num_beds)
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual,toolbox.bed_layout)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list,toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate_layout)
# 定义评估函数
def evaluate_layout(individual):
# 在这里，可以模拟床位布局，计算风险分数并返回
return (risk_score,)
# 创建种群和进化算法
population = toolbox.population(n=50)
algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=50, verbose=False)
# 获取最佳床位布局
best_layout = tools.selBest(population, k=1)[0]
请参阅图9，空间分析子模块基于优化后的定位数据和室内布局信息，采用K-means聚类算法，进行病患活动范围的深度分析，并进行空间区域的标识，生成病患活动范围分析报告；
行为判定子模块基于病患活动范围分析报告，采用深度学习行为识别算法，进行病患行为模式的分析，并进行行为的标准化判定，生成病患行为判定报告；
区域映射子模块基于病患行为判定报告，采用仿射变换映射技术，进行行为与实际空间区域的对应映射，并进行空间标注，生成空间行为识别报告；
K-means聚类算法具体为基于距离的空间数据分群方法，深度学习行为识别算法具体为基于卷积神经网络的模式识别方法， 仿射变换映射技术具体为通过行为与区域之间的关系进行精确匹配的方法。
空间分析子模块中，采用K-means聚类算法进行病患活动范围的深度分析，进行空间区域的标识，生成病患活动范围分析报告。
示例代码（使用Python的scikit-learn库）：
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取病患位置数据
patient_locations = load_patient_locations()
# 使用K-means聚类算法分析活动范围
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
kmeans.fit(patient_locations)
# 获取聚类中心和标签
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
cluster_labels = kmeans.labels_
# 生成病患活动范围分析报告
activity_range_report = {
"cluster_centers": cluster_centers,
"cluster_labels": cluster_labels
}
行为判定子模块中，采用深度学习行为识别算法进行病患行为模式的分析，进行行为的标准化判定，生成病患行为判定报告。
示例代码（使用Python的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch）：
# 读取病患活动范围分析报告
activity_range_report = load_activity_range_report()
# 准备训练数据，包括病患位置数据和标签（行为类别）
X, y = prepare_training_data(activity_range_report)
# 创建深度学习模型（卷积神经网络）
model = create_behavior_recognition_model()
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)
# 生成病患行为判定报告
behavior_detection_report = evaluate_behavior_model(model)
区域映射子模块中，采用仿射变换映射技术进行行为与实际空间区域的对应映射，并进行空间标注，生成空间行为识别报告。
示例代码（使用Python的OpenCV库）：
import cv2
import numpy as np
# 读取仿射变换矩阵和行为判定报告
affine_transform_matrix = load_affine_transform_matrix()
behavior_detection_report = load_behavior_detection_report()
# 读取室内布局图像
indoor_layout_image = load_indoor_layout_image()
# 对行为位置进行仿射变换
transformed_behavior_locations = cv2.transform(behavior_detection_report["behavior_locations"], affine_transform_matrix)
# 在室内布局图像上标记行为
annotated_layout_image = indoor_layout_image.copy()
for location in transformed_behavior_locations:
cv2.circle(annotated_layout_image, tuple(location), radius=5,color=(0, 0, 255), thickness=-1)
# 生成空间行为识别报告
spatial_behavior_report = {
"annotated_layout_image": annotated_layout_image
}
请参阅图10，风险评估子模块基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告，采用支持向量机算法，进行风险等级的分类，并进行风险水平的标注，生成风险评估报告；
报警逻辑子模块基于风险评估报告，采用模糊推理系统，进行报警条件与逻辑的整合，并进行报警策略的制定，生成报警逻辑处理报告；
响应机制子模块基于报警逻辑处理报告，采用预定的自适应响应策略，进行报警响应的执行，并进行响应策略的应用，生成综合报警指令；
支持向量机算法具体为基于最大间隔的分类方法，模糊推理系统具体为基于模糊集合和模糊规则的逻辑处理框架，自适应响应策略具体为根据风险等级动态调整的响应措施。
风险评估子模块中，使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法进行风险等级的分类，并进行风险水平的标注，生成风险评估报告。
示例代码（使用Python的scikit-learn库）：
from sklearn.svm import SVC
# 读取关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告
behavior_patterns = load_behavior_patterns()
context_aware_warnings = load_context_aware_warnings()
spatial_behavior_report = load_spatial_behavior_report()
# 合并特征数据
features = combine_features(behavior_patterns, context_aware_warnings, spatial_behavior_report)
# 训练支持向量机模型
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm_model.fit(features, risk_labels)
# 预测风险等级
risk_levels = svm_model.predict(features)
# 生成风险评估报告
risk_assessment_report = {
"risk_levels": risk_levels
}
报警逻辑子模块中，使用模糊推理系统进行报警条件与逻辑的整合，并进行报警策略的制定，生成报警逻辑处理报告。
示例代码（使用Python的模糊逻辑库，如scikit-fuzzy）：
import skfuzzy as fuzz
# 读取风险评估报告
risk_assessment_report = load_risk_assessment_report()
# 设置模糊逻辑变量和隶属度函数
risk_level = fuzz.consequence.RiskLevel()
risk_level['low'] = fuzz.trimf(risk_level.universe, [0, 0, 0.5])
risk_level['medium'] = fuzz.trimf(risk_level.universe, [0, 0.5, 1])
risk_level['high'] = fuzz.trimf(risk_level.universe, [0.5, 1, 1])
# 模糊逻辑规则定义
rule1 = fuzz.Rule(risk_level['low'], alert_level['green'])
rule2 = fuzz.Rule(risk_level['medium'], alert_level['yellow'])
rule3 = fuzz.Rule(risk_level['high'], alert_level['red'])
# 创建模糊控制系统
alert_system = fuzz.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
# 模糊控制系统模拟
alert_simulation = fuzz.ControlSystemSimulation(alert_system)
# 设置输入（风险等级）和计算输出（报警级别）
alert_simulation.input['Risk Level'] = risk_assessment_report["risk_levels"][0]
alert_simulation.compute()
alert_level = alert_simulation.output['Alert Level']
# 生成报警逻辑处理报告
alert_logic_report = {
"alert_level": alert_level
}
响应机制子模块中，使用预定的自适应响应策略执行报警，并根据报警级别动态调整响应措施，生成综合报警指令。
示例代码（根据报警级别执行不同响应措施）：
# 读取报警逻辑处理报告
alert_logic_report = load_alert_logic_report()
# 根据报警级别执行不同的响应策略
if alert_logic_report["alert_level"] == 'green':
execute_green_alert_strategy()
elif alert_logic_report["alert_level"] == 'yellow':
execute_yellow_alert_strategy()
elif alert_logic_report["alert_level"] == 'red':
execute_red_alert_strategy()
# 生成综合报警指令
comprehensive_alert_instruction = generate_comprehensive_alert_instruction()
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述护理用病患防跌落智能感应报警系统包括数据采集模块、数据预处理模块、行为模式分析模块、多传感器定位模块、上下文感知预警模块、床位布局优化模块、空间行为识别模块、综合报警处理模块；
所述数据采集模块基于床上压力传感器、红外摄像头和运动传感器，采用传感技术，进行病患数据采集，并生成原始行为数据集；
所述数据预处理模块基于原始行为数据集，采用数据清洗算法，进行数据标准化、去噪及填充，并生成清洗后的行为数据；
所述行为模式分析模块基于清洗后的行为数据，采用长短时记忆网络，进行时序行为分析，并生成关键行为模式；
所述多传感器定位模块基于深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据，采用卡尔曼滤波和卷积神经网络，进行数据融合和特征提取，并生成优化后的定位数据；
所述上下文感知预警模块基于床位布局、周边物体分布和关键行为模式，采用决策树与条件随机场，进行跌倒风险分析，并生成上下文感知预警报告；
所述床位布局优化模块基于床位环境及病患跌倒事件数据，采用随机森林与遗传算法，进行床位布局的优化，并生成优化后的床位布局方案；
所述空间行为识别模块基于优化后的定位数据和室内布局信息，采用空间聚类算法和行为识别算法，进行病患活动范围分析，并生成空间行为识别报告；
所述综合报警处理模块基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告，采用逻辑回归和模糊逻辑算法，进行综合性风险评估，并生成综合报警指令；
所述原始行为数据集具体为病患在床上包括移动、翻身的行为数据，所述清洗后的行为数据具体为经过预处理后的标准化、无噪声的病患行为数据，所述关键行为模式具体指病患在床上进行的目标行为，包括当病患距离床边缘小于预设阈值时，识别为接近床边，所述预设阈值具体为10厘米，所述上下文感知预警报告包括跌倒风险等级、主要风险因素以及预防措施方案，所述空间行为识别报告具体为分析得到的病患在空间中的行为模式和活动区域，所述综合报警指令具体为基于综合分析得出的高风险行为和情况的即时报警响应。
2.根据权利要求1所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述数据采集模块包括压力数据子模块、红外摄像子模块、运动数据子模块；
所述数据预处理模块包括数据标准化子模块、数据去噪子模块、数据填充子模块；
所述行为模式分析模块包括模型训练子模块、关键行为识别子模块、实时监测子模块；
所述多传感器定位模块包括数据融合子模块、特征提取子模块、跌倒预测子模块；
所述上下文感知预警模块包括环境模型子模块、行为分析子模块、预警系统子模块；
所述床位布局优化模块包括数据收集子模块、因素分析子模块、布局生成子模块；
所述空间行为识别模块包括空间分析子模块、行为判定子模块、区域映射子模块；
所述综合报警处理模块包括风险评估子模块、报警逻辑子模块、响应机制子模块。
3.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述压力数据子模块基于床上的压力传感器，采用模拟数字转换技术，进行压力信号的采集，并进行信号编码，生成原始压力数据集；
所述红外摄像子模块基于红外摄像头，采用图像采集算法，进行环境和病患动态的捕捉，并进行图像编码，生成原始红外图像数据集；
所述运动数据子模块基于运动传感器，采用信号融合技术，进行病患运动状态的监测，并进行数据同步，生成原始运动数据集；
所述原始压力数据集具体指记录病患床上活动压力变化的数据集，所述原始红外图像数据集包括红外图像和视频序列，记录病患的夜间活动状态，所述原始运动数据集具体为记录病患运动模式和活动强度的数据。
4.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述数据标准化子模块基于原始行为数据集，采用Z分数标准化方法，进行数据的尺度调整和标准化处理，并进行数据合并，生成标准化后的行为数据集；
所述数据去噪子模块基于标准化后的行为数据集，采用高斯滤波算法，对数据中的噪声进行去除，并进行信号增强，生成去噪后的行为数据集；
所述数据填充子模块基于去噪后的行为数据集，采用线性插值算法，对数据集中的缺失值进行填补，并进行完整性校验，生成填充后的行为数据集。
5.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述模型训练子模块基于清洗后的行为数据，采用长短时记忆网络，进行深度学习模型训练，并进行时序行为分析，生成时序行为学习模型；
所述关键行为识别子模块基于时序行为学习模型，采用模式匹配方法，对行为数据进行匹配，并识别出关键行为，生成关键行为数据集；
所述实时监测子模块基于关键行为数据集，采用实时流数据处理技术，进行行为的实时监测并反馈，生成关键行为模式；
所述长短时记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门，用于处理时序数据，所述模式匹配方法具体为利用预先定义的行为模式与实时数据进行对比，判断是否存在关键行为，所述实时流数据处理技术具体指针对实时产生的行为数据，进行即时的处理和反馈。
6.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述数据融合子模块基于深度摄像头、热成像传感器和运动传感器的数据，采用卡尔曼滤波，进行多组传感器数据的融合，并优化数据，生成融合后的传感器数据；
所述特征提取子模块基于融合后的传感器数据，采用卷积神经网络，对数据进行特征提取，并识别出关键特征，生成深度特征数据集；
所述跌倒预测子模块基于深度特征数据集，采用机器学习分类技术，进行病患跌倒行为的预测，并进行分析，生成优化后的定位数据；
所述卡尔曼滤波具体为一种线性递归滤波算法，用于估算系统状态，所述卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，用于图像和多维数据的特征提取，所述机器学习分类技术具体指通过学习大量样本数据，建立分类模型，预测新数据分类。
7.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述环境模型子模块基于床位布局和周边物体分布，采用决策树算法，对环境因素进行建模分析，并整合为统一的模型，生成环境综合模型；
所述行为分析子模块基于环境综合模型和关键行为模式，采用条件随机场，分析患者的行为及其与环境的交互，生成行为-环境交互模型；
所述预警系统子模块基于行为-环境交互模型，结合历史跌倒数据，进行跌倒风险评估，并输出预警信号，生成上下文感知预警报告；
所述决策树具体为一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法，所述环境综合模型包括床位区域描述、主要物体位置及其属性信息， 所述条件随机场具体为用于序列数据建模的统计建模方法，用于捕获相邻状态之间的依赖关系。
8.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述数据收集子模块基于病患的实际床位使用情况和行为数据，收集床位使用历史和跌倒事件数据，生成床位使用与跌倒历史数据集；
所述因素分析子模块基于床位使用与跌倒历史数据集，采用随机森林，分析跌倒风险与床位布局的关系，生成布局风险分析报告；
所述布局生成子模块基于布局风险分析报告，采用遗传算法，优化计算床位布局配置，生成优化后的床位布局方案；
所述床位使用与跌倒历史数据集具体包括患者移动轨迹、床位使用时长、跌倒事件时间和位置信息，所述遗传算法具体为一种模拟自然选择过程的搜索算法。
9.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述空间分析子模块基于优化后的定位数据和室内布局信息，采用K-means聚类算法，进行病患活动范围的深度分析，并进行空间区域的标识，生成病患活动范围分析报告；
所述行为判定子模块基于病患活动范围分析报告，采用深度学习行为识别算法，进行病患行为模式的分析，并进行行为的标准化判定，生成病患行为判定报告；
所述区域映射子模块基于病患行为判定报告，采用仿射变换映射技术，进行行为与实际空间区域的对应映射，并进行空间标注，生成空间行为识别报告；
所述K-means聚类算法具体为基于距离的空间数据分群方法，所述深度学习行为识别算法具体为基于卷积神经网络的模式识别方法，所述仿射变换映射技术具体为通过行为与区域之间的关系进行精确匹配的方法。
10.根据权利要求2所述的护理用病患防跌落智能感应报警系统，其特征在于：所述风险评估子模块基于关键行为模式、上下文感知预警报告和空间行为识别报告，采用支持向量机算法，进行风险等级的分类，并进行风险水平的标注，生成风险评估报告；
所述报警逻辑子模块基于风险评估报告，采用模糊推理系统，进行报警条件与逻辑的整合，并进行报警策略的制定，生成报警逻辑处理报告；
所述响应机制子模块基于报警逻辑处理报告，采用预定的自适应响应策略，进行报警响应的执行，并进行响应策略的应用，生成综合报警指令；
所述支持向量机算法具体为基于最大间隔的分类方法，所述模糊推理系统具体为基于模糊集合和模糊规则的逻辑处理框架，所述自适应响应策略具体为根据风险等级动态调整的响应措施。
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