基于信息分析的養(yǎng)老社區(qū)智能管理系統(tǒng)研究

張航 亓孝博 韋偉 曹天人 劉瑜

摘 要：基于信息分析的養(yǎng)老社區(qū)智能管理系統(tǒng)主要由養(yǎng)老社區(qū)室內(nèi)Kinect視頻監(jiān)控、ZigBee傳感器節(jié)點(diǎn)和養(yǎng)老社區(qū)終端云服務(wù)器構(gòu)成，文章通過分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)室內(nèi)環(huán)境和老年人起居生活信息進(jìn)行處理和分析，并及時(shí)進(jìn)行反饋，保證老年人的身體健康。本系統(tǒng)可行性強(qiáng)，在未來具有良好的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：ZigBee技術(shù)；Kinect視頻監(jiān)控；分布式數(shù)據(jù)挖掘

隨著我國老齡化的加劇和獨(dú)生子女比例的逐年增加，越來越多的家庭面臨著一對(duì)夫婦需要贍養(yǎng)4位老人的局面，單純的居家養(yǎng)老已經(jīng)不能滿足老人的物質(zhì)和健康的需要，但是大部分老年人會(huì)排斥諸如敬老院類的社會(huì)養(yǎng)老，由此社區(qū)養(yǎng)老成為了近年來的熱門探索的新型養(yǎng)老模式。社區(qū)養(yǎng)老是在社區(qū)中的居家養(yǎng)老，現(xiàn)階段我國已經(jīng)有養(yǎng)老社區(qū)實(shí)現(xiàn)老年人居家養(yǎng)老的同時(shí)，享受養(yǎng)老社區(qū)中的各項(xiàng)服務(wù)，但是目前的養(yǎng)老社區(qū)智能化程度不高，本系統(tǒng)將“社區(qū)養(yǎng)老”與“智能居家養(yǎng)老”相結(jié)合，設(shè)計(jì)一套基于信息分析的養(yǎng)老社區(qū)智能管理系統(tǒng)，提高養(yǎng)老社區(qū)智能化水平。

1 總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)利用無線Zigbee技術(shù)將室內(nèi)各傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)匯總到匯聚節(jié)點(diǎn)；利用家庭視頻采集設(shè)備，采集老年人日常行為信息，將采集到的所有數(shù)據(jù)信息通過家庭有線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)金B(yǎng)老社區(qū)終端云服務(wù)器，通過分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)信息分析結(jié)果，給老年人提出相應(yīng)建議，起到預(yù)防疾病，保證老年人身體健康的目的。圖1為系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)硬件架構(gòu)

系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)包括室內(nèi)視頻監(jiān)控部分和室內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)部分：室內(nèi)視頻采集通過在室內(nèi)特定區(qū)域設(shè)置攝像頭來完成相應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)采集；室內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)部分中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)由微處理器模塊、無線傳輸模塊、傳感器模塊、處理器外圍電路模塊以及電源模塊五部分構(gòu)成。節(jié)點(diǎn)間采用星型拓?fù)浞绞竭M(jìn)行自組網(wǎng)，通過各傳感器節(jié)點(diǎn)采集室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的ZigBee模塊發(fā)送給匯聚節(jié)點(diǎn)，最后將數(shù)據(jù)由匯聚節(jié)點(diǎn)傳輸至嵌入式家庭網(wǎng)關(guān)。

2.2 室內(nèi)視頻監(jiān)控設(shè)計(jì)

室內(nèi)視頻監(jiān)控部分主要采用分布式智能視頻監(jiān)視系統(tǒng)，通過Kinect深度相機(jī)對(duì)于人體行為信息的采集從而進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。Kinect深度相機(jī)是美國微軟公司推出的一款基于光編碼（light coding）技術(shù)的智能相機(jī)，其主要的優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別功能，識(shí)別具有較高的精確度。在對(duì)人體全身識(shí)別方面，運(yùn)用迭代最近點(diǎn)法來追蹤已知大小的骨架和起始姿勢(shì)，將3D范圍掃描數(shù)據(jù)中的人模型分割為頭、四肢、軀干以及背景幾部分。用全封閉的三維網(wǎng)格從頭頂開始進(jìn)行分類并分割為不同的部分，建立了一個(gè)三維網(wǎng)格以找出與測量極值相關(guān)的點(diǎn)，并將這些點(diǎn)分為頭部、手部、腳部3部分，通過Kinect深度相機(jī)的光編碼成像技術(shù)，對(duì)人體進(jìn)行識(shí)別主要包括人體部位的靜態(tài)識(shí)別（部分和全身識(shí)別）、對(duì)骨骼、關(guān)節(jié)位置的判定以及人體動(dòng)作的動(dòng)態(tài)識(shí)別從而掌握包括老年人睡眠、起床、外出等關(guān)鍵行為信息，最后上傳至社區(qū)監(jiān)控云服務(wù)器，進(jìn)行相應(yīng)的分析處理。

2.3 傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

室內(nèi)各傳感器節(jié)點(diǎn)由微處理器模塊、無線傳輸模塊、傳感器模塊、處理器外圍電路模塊以及電源模塊五部分構(gòu)成，節(jié)點(diǎn)間采用星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行自組網(wǎng)。微處理器選用低功耗處理器MSP430F149單片機(jī)，傳感器包括SHT10溫濕度傳感器、LXD/GB5-A1EL光敏電阻、TGS2600空氣質(zhì)量傳感器等，各傳感器采集的數(shù)據(jù)信息經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換后經(jīng)由匯聚節(jié)點(diǎn)上傳至嵌入式家庭網(wǎng)關(guān)，電源模塊采用電池和3.3V電源雙重供電模式，保證節(jié)點(diǎn)的正常運(yùn)作。傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)如圖2所示。

3 系統(tǒng)信息分析設(shè)計(jì)

養(yǎng)老社區(qū)管理系統(tǒng)的信息分析是由家庭服務(wù)云平臺(tái)完成，由于老年人起居信息數(shù)據(jù)量龐大，高度分散，且具有一定的隱私性，故采用分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信息，通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、數(shù)據(jù)回歸、做出決策得出分析結(jié)果，從而給老年人日常起居提出相應(yīng)建議。

3.1 分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的快速興起，當(dāng)前數(shù)據(jù)增長速度十分快，數(shù)據(jù)規(guī)模也空前巨大，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)則和模式，從而最大化這些數(shù)據(jù)的價(jià)值，但由于受到普遍存在的異構(gòu)性、私有性和平臺(tái)兼容性等限制，以及個(gè)人或企業(yè)信息隱私等問題，分布式挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

所謂分布式數(shù)據(jù)挖掘（DDM）就是使用分布式計(jì)算，從分布式數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的過程。分布式數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源就是分布式數(shù)據(jù)庫，或者是把集中式數(shù)據(jù)庫按水平方式或垂直方式劃分（見圖3）后分布在不同站點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)集。在水平劃分情況下，各站點(diǎn)的數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，即每個(gè)站點(diǎn)上的數(shù)據(jù)具有相同的特征集。在垂直劃分情況下，各站點(diǎn)的數(shù)據(jù)是異構(gòu)的，即每個(gè)站點(diǎn)上的數(shù)據(jù)具有不同的特征集，目前絕大多數(shù)使用的是垂直劃分的分布式數(shù)據(jù)庫。

3.2 數(shù)據(jù)信息分析

家庭服務(wù)云平臺(tái)的功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)傳輸，由于海量數(shù)據(jù)中只有部分為關(guān)鍵信息，所以在分布式數(shù)據(jù)挖掘過程中要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、簇聚、關(guān)聯(lián)分析，最終做出決策。

（1）分類。

分類問題實(shí)際上是建立一個(gè)從輸入數(shù)據(jù)到分類標(biāo)簽的映射，在系統(tǒng)中，采用決策樹的分類算法，建立一系列檢驗(yàn)數(shù)據(jù)屬性的if-then規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分。將數(shù)據(jù)分類時(shí)，選擇熵來反映數(shù)據(jù)的類別：

熵定義為：

當(dāng)實(shí)際數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類別相同，具有相同意義時(shí)，熵值為0，對(duì)于二分類問題，當(dāng)數(shù)據(jù)集中兩種類別的數(shù)據(jù)數(shù)量相同時(shí)，熵值最大。

（2）簇聚分析。

簇聚分析是將分類好的數(shù)據(jù)劃分成有實(shí)際記憶的或者有用的組，采用K-means聚類算法，將分類后的N個(gè)數(shù)據(jù)聚合成K個(gè)簇，并使其最小化。

求得當(dāng)最小時(shí)：

即為K個(gè)簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。

（3）關(guān)聯(lián)分析。

關(guān)聯(lián)分析可發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則找出數(shù)據(jù)間的強(qiáng)聯(lián)系，分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度與可信度：

規(guī)則支持度：

規(guī)則可信度：

得出關(guān)聯(lián)規(guī)則是找出支持度大于等于最小支持度閾值，且可信度大于等于最小可信度閾值的所有規(guī)則?；谶@種思想，可以得到結(jié)論：經(jīng)常一起出現(xiàn)或規(guī)律性出現(xiàn)的實(shí)物存在一定關(guān)系。

由上述3個(gè)過程可以通過對(duì)老年人日常生活各項(xiàng)信息進(jìn)行分析處理，根據(jù)老年人年齡，已知的身體狀況與實(shí)際信息進(jìn)行對(duì)比，如果發(fā)現(xiàn)環(huán)境或者老年人起居不適宜老年人身體健康，則及時(shí)提出相應(yīng)建議。如：老年人睡眠時(shí)間長時(shí)間處于較短狀態(tài)，則提出輔助安眠建議；老年人外出運(yùn)動(dòng)長期處于較少狀態(tài)，則提出加大運(yùn)動(dòng)量的建議等。

4 結(jié)語

本文針對(duì)目前養(yǎng)老社區(qū)智能化程度不高的現(xiàn)狀提出物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大數(shù)據(jù)信息分析相結(jié)合的方式，通過建立養(yǎng)老社區(qū)智能管理系統(tǒng)，進(jìn)行智能的信息分析給老年人提出日常生活的建議，提高了老年的健康水平，具有實(shí)際的意義。相信在未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化的養(yǎng)老社區(qū)必將有良好的發(fā)展前景。[參考文獻(xiàn)]

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Analysis on Aging Community Intelligent Community Management System Based on the Information

Zhang Hang， Qi Xiaobo， Wei Wei， Cao Tianren， Liu Yu（Anhui University， Hefei 230601， China）

Abstract： Aging community intelligent community management system based on the information analysis includes the Kinect indoor monitor，the ZigBee sensor nodes and the aging community cloud server.The system analyzes information of the indoor environment and the elderly living by using distributed data mining（DDM）， and offers proposals to the elderly to ensure them health.The system has feasibility in the future.

Key words： ZigBee technology； Kinect indoor monitor； distributed data mining