用于居家养老系统设计的数据采集、数据处理系统与方法与流程

1.本发明属于物联网与智能化养老技术领域，尤其涉及一种用于居家养老系统设计的数据采集、数据处理系统与方法、实现该方法的计算机程序指令介质。
2.

背景技术：

3.随着中国老龄化的不断发展，养老已成为国家层面需要重视的重要课题。居家养老是中国一直以来的传统养老模式，居家养老服务是以家庭为核心，社区为依托，为居家长者提供生活照料、医疗康复、精神慰藉等服务，其中社区养老是居家养老服务的辅助。居家养老立足于家庭，让社会服务和政府服务走进长者家庭，将居家养老与社会化服务有机的结合起来，为居家长者营造一个温暖熟悉的养老环境。
4.为了更好地配置医疗养老资源，向居家长者提供更加高质量且便捷的服务，近些年来越来越多外国学者将研究重心放在了物联网技术在居家养老领域的应用上。申请号为cn202011488381.4的中国发明专利申请提出一种基于互联网的居家养老托管服务系统，该系统包括托管申请客户端、托管服务客户端以及管理服务器，托管申请客户端和托管服务客户端均与管理服务器通信连接；管理服务器为托管申请客户端实现注册登记和提交服务申请功能以及托管服务客户端实现注册登录、领取托管任务和管理老人健康信息功能提供信息链接和数据支持。该系统通过互联网将老人或者老人的子女与能够提供协助服务人员联系起来，一方提出服务申请，另一方根据自己的实际情况领取服务任务，在很大程度上提高了独居老人的生活质量，相对于高昂的养老院服务费用，该系统在满足老人日常生活需求的同时，费用更低，更能适用于不同消费等级的老人使用。申请号为cn202110054121.4的中国发明专利申请提出一种多功能居家养老看护终端，包括智能底座和卡式终端，所述智能底座包括底座主控单元、传感器单元、警示单元、底座通信单元，所述卡式终端包括终端主控单元、触控单元、定位通信单元、对讲单元、终端通信单元。该发明涉及一款看护终端，该看护终端未采用现有设备中常见的摄像头，而是通过藏于夜灯中的微波探头来监测用户的活动，加以分析用户的日常活动频率，及时将用户活动频次数据上报给后台服务器，起到监控用户活动情况、甚至预判用户活动规律的作用。
5.然而，现有技术的上述方案都是着眼于数据监测之后进行相应的措施处理，其本质上是一种静态的被动的监测模式，而没有考虑到居家养老人员本身的客观活动和由客观活动展现的个性化需求。尤其是，在同一个居家养老环境下的不同区域，养老人员的活动轨迹、活动范围甚至持续时间等，长期以来都未受到关注，使得相关人员的需求未能得到完全满足；虽然大量物联网技术、传感器技术均已广泛使用，但是现有技术中，这些物联技术、传感器等一旦配置之后就不变，并且配置之初并未考虑到实际人员的个性化需求，后期也无法调整，使得居家养老环境和控制系统的设计并未体现人性化、个性化和智能化的统一。


技术实现要素：

6.为解决上述技术问题，本发明提出一种用于居家养老系统设计的数据采集、数据处理系统与方法。
7.数据采集系统包括第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器；所述第一类传感器、第二类传感器、第三类传感器的工作模式不同；数据处理系统接收第一类传感器采集的第一类传感数据，执行数据模式分析后，得出第一数据模式分析结果；接收第三类传感器采集的第三类传感数据，执行数据趋势分析后，得出第三数据趋势分析结果；基于第一数据模式分析结果和第三数据趋势分析结果，调节第一类传感器或者第三类传感器的工作模式。
8.所述方法通过居家传感器网络采集居家养老产生的多种传感器数据执行数据处理后，基于所述处理结果进行居家养老系统的控制参数设计或者调节。
9.下面，将从不同的方面和角度分别介绍本发明的上述技术方案。然而，可以知晓的是，虽然显示了不同的角度，但是本领域技术人员可以知晓，不同角度和方向的各个技术方案之间可以组合，例如，数据采集系统可以连接数据处理系统，进而实现所述数据采集与处理方法。
10.在第一个方面，本发明提出一种用于居家养老系统设计的数据采集系统。
11.在该数据采集系统中，包括分布于目标区域的不同位置的多个传感器；所述目标区域为居家养老场所；所述多个传感器包括第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器；所述第一类传感器设置于屋顶、地板和多个目标物体上；所述第二类传感器设置于卫浴间和厨房；所述第三类传感器为移动传感器；并且，所述第一类传感器、第二类传感器、第三类传感器的工作模式不同，所述工作模式包括开启时间、关闭时间以及传感模式。
12.通过该数据采集系统的多个不同种类传感器采集的多维传感数据，对多维传感数据执行数据融合后，基于数据融合结果进行传感器网络的工作模式调节，从而为居家养老系统的设计和控制参数制定提供参考。
13.在本发明的第二个方面，提供一种数据处理系统，所述数据处理系统与前述述的数据采集系统通信，用于获取所述多个传感器采集的多种传感数据后执行数据模式和数据趋势分析。
14.具体而言，所述数据处理系统接收所述第一类传感器采集的第一类传感数据，执行数据模式分析后，得出第一数据模式分析结果；所述数据处理系统接收所述第三类传感器采集的第三类传感数据，执行数据趋势分析后，得出第三数据趋势分析结果；基于所述第一数据模式分析结果和第三数据趋势分析结果，调节所述第一类传感器或者第三类传感器的工作模式。
15.而对于第二类传感器，所述数据处理系统接收所述第二类传感器采集的第二类传感数据执行数据预警分析；所述数据预警分析的结果满足预设条件时，向所述目标区域的目标用户的电子设
备发送预警信号。
16.进一步，所述数据处理系统采用第一数据分析模型执行所述数据模式分析，采用第三数据趋势分析模型，执行所述数据趋势分析；并在所述数据预警分析的结果满足预设条件时，基于第二类传感器采集的第二类传感数据对所述第一数据分析模型或者所述第三数据趋势分析模型执行模型参数修正。
17.所述第一数据分析模型和所述第三数据趋势分析模型可以是时间序列分析与预测模型。
18.所述数据模式分析包括形成所述数据的产生模式，所述产生模式包括产生时间和产生频次以及每次产生的持续时间；所述数据趋势分析包括预测所述数据在未来时间段的产生时间、以及未来产生的传感数据的预测值。
19.基于第一个方面和第二个方面的所述数据采集和处理系统，在本发明的第三个方面，提供一种用于居家养老系统设计的数据采集与数据处理方法，所述方法通过居家传感器网络采集居家养老产生的多种传感器数据，并执行数据处理后，基于所述处理结果进行所述居家养老系统的控制参数设计，所述控制参数设计包括调节所述居家传感器网络的工作模式。
20.所述居家传感器网络的工作模式包括多类不同传感器的交替工作模式；所述交替工作模式使得所述第一类传感器和所述第三类传感器交替处于工作状态。
21.第三个方面的所述方法可以通过包含处理器和存储器的终端设备，尤其是图像处理终端设备，包括移动终端、桌面终端、服务器以及服务器集群等，通过程序指令自动化的执行，因此，在本发明的第四个方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令；通过包含处理器和存储器的图像终端处理设备，执行所述程序指令，用于实现所述方法的全部或者部分步骤。所述处理器和存储器通过总线连接，构成终端设备的内部通信。
22.本发明的技术方案通过多传感器网络采集不同种类的传感数据，并针对类别分别执行数据趋势分析和数据模式分析，基于数据趋势分析和数据模式分析结果的对比，执行数据融合，从而调整多传感器网络的工作模式，有效的解决了多传感器数据融合的问题，也能够从中发现传感器数据的异同、模式和趋势，从而为居家养老环境下的多传感器网络的控制和调节提供客观的数据参考。
23.本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
24.附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1是本发明一个实施例的一种数据采集系统的传感器布局示意图
图2是图1中不同类别传感器的数据控制流示意图图3是基于图1所述系统实现的一种数据处理系统的示意图图4是基于图1和图3系统实现的数据采集和处理方法的流程示意图图5是实现图4所述方法的系统整体组成示意图
具体实施方式
27.下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
28.参照图1，是本发明一个实施例的一种数据采集系统的传感器布局示意图。
29.在图1中，所述系统包括分布于目标区域的不同位置的多个传感器1、2、3，所述目标区域为居家养老场所。
30.所述多个传感器包括第一类传感器1、第二类传感器2和第三类传感器3；所述第一类传感器1设置于屋顶、地板和多个目标物体上；所述第二类传感器2设置于卫浴间和厨房；所述第三类传感器3为移动传感器。
31.在本发明的实施例中，针对所述第一类传感器1和所述第三类传感器3各自执行数据模式分析和数据趋势分析，然后，基于所述数据模式分析和数据趋势分析结果，调节所述第一类传感器1和所述第三类传感器3的工作模式。
32.而对于第二类传感器2，则执行预警分析，当预警分析结果满足预定条件时，将此时对应的第二类传感器2的传感器数据作为所述数据模式分析和数据趋势分析的修正数据。
33.因此，作为概括性，所述第一类传感器、第二类传感器、第三类传感器的工作模式不同，所述工作模式包括开启时间、关闭时间以及传感模式。
34.所述传感模式包括传感器的检测模式，包括近场检测模式的设定。例如，对于第一类传感器和第三类传感器来说，近场检测模式可以包括红外检测和蓝牙检测模式。
35.当目标处于相对静止状态时，执行所述蓝牙检测模式，当目标处于相对运动状态时，执行所述红外检测模式。
36.具体来说，在图1基础上，参见图2。
37.在图2中，采用第一数据分析模型执行所述数据模式分析，采用第三数据趋势分析模型，执行所述数据趋势分析；采用数据阈值预警模式，对所述第二类传感器采集的第二类传感数据执行数据预警分析；并在所述数据预警分析的结果满足预设条件时，基于第二类传感器采集的第二类传感数据对所述第一数据分析模型或者所述第三数据趋势分析模型执行模型参数修正。
38.在图1
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图2的实施例中，各个不同种类的实施例的优选实现方式如下：所述第一类传感器包括追踪定位传感器和水银触感传感器；所述追踪定位传感器设置于所述目标区域的屋顶和地板，用于追踪在所述目标区域活动的居家养老用户的活动轨迹；所述水银触感传感器设置于所述多个目标物体上，用于检测所述目标物体是否被拿起、放下或者被移动。
39.所述第二类传感器包括浮动传感器和火焰传感器；所述浮动传感器包括设置于卫浴间的水量浮动传感器和设置于厨房的气液浮动传感器；所述水量浮动传感器用于记录所述卫浴间的水量使用时间和使用频次；所述气液浮动传感器用于记录所述厨房开火使用的气量和持续时间。
40.所述第三类传感器为无线信号探测传感器；所述无线信号探测传感器用于探测电子设备的无线信号的强度，并基于不同位置的多个无线信号探测传感器接收到的无线信号强度和持续时间确定所述目标区域的目标用户的电子设备的使用模式。
41.作为举例而非限制性的例子，所述目标用户的电子设备的使用模式包括目标用户在各个不同目标区域使用电子设备的持续时间以及未来的预测使用时间段。
42.结合图3，是基于图1所述系统实现的一种数据处理系统的示意图。
43.在图3中，所述数据处理系统接收所述第一类传感器采集的第一类传感数据，执行数据模式分析后，得出第一数据模式分析结果；所述数据处理系统接收所述第三类传感器采集的第三类传感数据，执行数据趋势分析后，得出第三数据趋势分析结果；基于所述第一数据模式分析结果和第三数据趋势分析结果，调节所述第一类传感器或者第三类传感器的工作模式。
44.所述数据处理系统包括多个时间序列分析模型；通过所述时间序列分析模型执行所述数据模式分析和所述数据趋势分析。
45.所述数据模式分析包括形成所述数据的产生模式，所述产生模式包括产生时间和产生频次、每次产生的持续时间以及产生区域；所述数据趋势分析包括预测所述数据在未来时间段的产生时间、产生区域以及未来产生的传感数据的预测值。
46.基于图1
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图3，接下来参见图4
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图5。
47.在图4中，给出一种用于居家养老系统设计的数据采集与数据处理方法的主要步骤，包括步骤s901
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s903，各个步骤具体实现如下：s901：通过居家传感器网络采集居家养老产生的多种传感器数据；s902：对所述数据执行数据趋势、模式分析后执行数据融合处理；s903：基于所述处理结果进行所述居家养老系统的控制参数设计，所述控制参数设计包括调节所述居家传感器网络的工作模式。
48.作为优选，所述居家传感器网络的工作模式包括多类不同传感器的交替工作模式；所述交替模式使得所述第一类传感器和所述第三类传感器交替处于工作状态。
49.图5是实现图4所述方法的系统整体组成示意图，在图5中，所述居家传感器网络通过图1
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图2所述的数据采集系统获取所述多种传感器数据；所述数据处理基于图3所述的数据处理系统执行。
50.在本发明的上述实施例中，所提及的其他技术可以采用本领域已知的各种方案，例如数据融合、数据模式分析、数据趋势分析等。本发明的改进之处并不在于使用这些数据
融合模型或者模式分析模型或者趋势分析模型本身，因此，对此不做展开。
51.相关的现有技术可参见：[1]傅勘. 基于物联网技术的医养结合型智慧居家养老服务模式研究[d].燕山大学,2020.[2]黄建中,张芮琪,胡刚钰.基于时空间行为的老年人日常生活圈研究——空间识别与特征分析[j].城市规划学刊,2019(03):87
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95.[3]陈涛.无线传感器网络在环境监测中的应用[j].绿色环保建材,2021(02):43
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44.[4]刘凯强. 高效实时的无线传感器网络数据融合算法研究[d].济南大学,2016.本发明的重要改进点在于，针对不同目标区域采用不同种类的传感器网络，并基于不同种类的传感器网络获得的居家养老环境下的监测数据，一方面调节已有传感器网络的工作模式，另一方面，可以基于监测数据改善居家养老环境的设计和控制参数，设计和控制参数包括不同目标区域的面积设计、不同目标区域的电子设备的开启时间设置（例如自动开灯时间段）、不同种类传感器的数量设计等，从而使得居家养老系统的参数配置更人性化和智能化。
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尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。