隨著世界經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展,人口老齡化問題日益突出。為此,我國提出“9073”養(yǎng)老模式,即在全市戶籍老年人中,90%由家庭自我照顧,7%享受社區(qū)居家養(yǎng)老服務(wù),3%享受機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)。然而現(xiàn)有的居家養(yǎng)老服務(wù)從業(yè)者人數(shù)和專業(yè)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到社會(huì)需求。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,智能住宅技術(shù)能夠?yàn)楠?dú)居老年人提供一系列的生活輔助,跟蹤住戶健康狀況、實(shí)現(xiàn)居民異常行為識(shí)別,能有效緩解這一難題。然而,智能住宅在實(shí)際研發(fā)和應(yīng)用中還存在以下幾個(gè)問題:（1）當(dāng)前智能住宅主要應(yīng)用于智能家居、環(huán)境監(jiān)測(cè)和智能安防等,關(guān)注居民的身體健康狀況、居家異常行為的應(yīng)用較少;（2）智能住宅傳感系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)不強(qiáng),在收集住戶健康信息的同時(shí),也要注重隱私的保護(hù);（3）對(duì)老年人異常行為的監(jiān)測(cè),目前主要采用手環(huán)、RFID標(biāo)簽等方式,對(duì)用戶異常行為識(shí)別的精度不高,誤報(bào)情況較多。為解決以上問題,本研究提出了一種新的居家異常行為檢測(cè)思路,針對(duì)老年人居家異常行為,提供檢測(cè)和預(yù)警。主要工作如下:（1）梳理老年人常見異常行為、發(fā)生原因,構(gòu)建了異常俯身和跌倒行為模型。從計(jì)算機(jī)視覺、可穿戴設(shè)備和室內(nèi)定位傳感器的角度對(duì)典型的異常行為檢測(cè)方法進(jìn)行梳理;（2）... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

智能住宅傳感系統(tǒng)示例

圖 2- 1 居民日常行為的分類日常行為和社交行為是在姿態(tài)識(shí)別和運(yùn)動(dòng)識(shí)別的基礎(chǔ)上，增加行為發(fā)生的序列和循環(huán)等上下文信息，表達(dá)了用戶的日常習(xí)慣和心理狀態(tài)等信息。最近的研究表明，復(fù)雜日常生活任務(wù)的變化可能是早期衰退的標(biāo)志。評(píng)價(jià)認(rèn)知能力下降的最佳指標(biāo)并非是基于一個(gè)人在任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的表現(xiàn)，而是監(jiān)測(cè)行為隨時(shí)間的變化和趨勢(shì)。最常見的“阿爾茲海默癥”和“帕金森綜合癥”可以通過行為的改變?nèi)缢哒系K、行走困難和不能完成輕而易舉的任務(wù)來進(jìn)行早期檢測(cè)。這些行為變化可以提供一個(gè)人的記憶、運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知的關(guān)鍵信息，例如患有阿爾茨海默氏癥的老年人可能會(huì)忘記吃午飯，吃多頓午餐，在半夜做飯等。認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域的觀點(diǎn)認(rèn)為，抑郁癥患者的人際關(guān)系主要表現(xiàn)為多愁敏感、悲觀消沉，這種社交障礙對(duì)心理健康十分不利，對(duì)疾病的發(fā)生有重要的影響。然而到目前為止，其神經(jīng)病學(xué)的發(fā)病機(jī)理尚不清楚。目前基于長期的跟蹤數(shù)據(jù)判斷老年人日常行為和社交行為的異常，缺少行為數(shù)據(jù)集，受技術(shù)發(fā)展水平限制多，難度較大。綜上所述，為保證研究的順利開展和結(jié)果的準(zhǔn)確可靠，本文重點(diǎn)研究老年人的姿

左側(cè)躺、右側(cè)躺和平躺。動(dòng)態(tài)的模型主要分為以下幾種：行走、奔跑、旋轉(zhuǎn)、跳躍、站立、坐下、俯身、蹲下、上下樓梯、躺下等。而老年人異常行為檢測(cè)就是要在日常行為中對(duì)異常俯身和跌倒等行為加以區(qū)分，類似跌倒的動(dòng)作有：站立—側(cè)躺、站立—平躺、站立—坐下、行走—側(cè)躺、行走—平躺、行走—蹲下；異常俯身與正常彎腰的動(dòng)作也極其相似，難以區(qū)分。因此，在老年人異常行為檢測(cè)方法中，對(duì)類跌倒和彎腰的分析就尤為重要。導(dǎo)致老年人異常俯身的原因有很多，主要特征表現(xiàn)為胸口疼或小腹疼痛等。老年人容易出現(xiàn)胸口疼痛的狀況，主要原因有三點(diǎn)：第一是心理因素，部分患者表示自己渾身不舒服，經(jīng)過專業(yè)診斷卻未能發(fā)現(xiàn)病根，這是精神疾病的“軀體癥狀”；第二是肌肉拉傷，胸部的肌肉出現(xiàn)了拉傷會(huì)造成胸部出現(xiàn)酸痛感；第三是疾病問題，心臟病、肺部、胃部、肝臟疾病等都可能引起胸口疼痛或小腹疼痛。人們?cè)诎l(fā)生疼痛感時(shí)通常會(huì)用手捂住胸口或小腹，臉部表情異常，因此要對(duì)異常俯身和正常的彎腰加以區(qū)分，主要是要檢測(cè)手的位置和面部的表情。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交互式異常行為識(shí)別研究[J]. 關(guān)百勝,卞春江,馮水春,陳實(shí).  電子設(shè)計(jì)工程. 2018(20)
[2]2014年全國傷害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)老年跌倒/墜落病例特征分析[J]. 耳玉亮,段蕾蕾,葉鵬鵬,汪媛,紀(jì)翠蓉,鄧曉,高欣,金葉,王臨虹.  中華流行病學(xué)雜志. 2016 (01)
[3]基于時(shí)空興趣點(diǎn)的單人行為及交互行為識(shí)別[J]. 王世剛,孫愛朦,趙文婷,惠祥龍.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(01)
[4]人體動(dòng)作行為識(shí)別研究綜述[J]. 李瑞峰,王亮亮,王珂.  模式識(shí)別與人工智能. 2014(01)

碩士論文
[1]基于類中心最小超球體的快速分類法[D]. 蘇展.華中科技大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3103133