[发明专利]一种老年人行为智能看护系统及识别方法

说明书

本发明涉及一种老年人行为智能看护系统及识别方法，本发明基于网络摄像头、音频采集器、生理信息采集器，通过客户端集中器的卷积神经网络模型对采集到的音频、图像、生理信息多模态信息进行异常信息检测及多模态信息融合能力分析，进而识别老年人的行为和健康状况，通过网络传输系统传输给中心应用服务器，并将异常信息发送信息终端。本发明能够对老年人的居家健康状况进行更为精确的识别、分析和预测，减少老年人因为突发疾病以及家居环境等引发的意外事故造成的伤亡，实现了对居家老年人危险状况进行全面的智能监控，能够对居家老年人进行全天候的健康状况分析和报警的智能监测。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体的说是一种老年人行为智能看护系统及识别方法。

背景技术

随着我国老龄化社会的到来，老年人，特别是独居的高龄老年人在社会中所占比重逐年增加。对于老年人独自在家中的身体与心理的健康状况的监控越来越为人们所关注。及时发现甚至预警居家老人的身体及心理的危险状况具有非常大的社会意义和市场价值。传统的基于网络摄像头的单纯的监控系统，虽然能够让子女或者护理人员可以远程随时观察，但仍然无法实现全时段覆盖的监控。

为解决上述问题，常见的解决方法主要是基于传统图像处理或者深度学习的智能视频监控系统，虽然能够在视觉覆盖的范围内能够有一定的主动分析和观察能力，但是当老年人处于监控视觉盲区，或者身体状况存在潜在的危险时，如心脏病、高血压以及呼吸不畅等无法外显为明显行为无法被视觉分析所获取时，这种单纯基于视觉的智能监控系统便无法实现监控覆盖。

而现有的基于物联网的老人关怀系统尚无法充分的智能利用物联网所涉及到的有用信息。如申请号为CN201320852485.8的中国专利“基于物联网的老人关怀系统”，仅能够将物联网中所能够获取的信息传输至服务器，但无法智能提出分析和报警。

综上所述，目前现有的智能视频监控系统及物联网老人关怀系统无法实现对于居家老年人危险状况进行全面的智能监控，能够进行全天候的健康状况分析和报警的智能监测技术目前在世界上仍然是技术空白。

发明内容

本发明主要是提供一种老年人行为智能看护系统及识别方法。

一种老年人行为智能看护系统，包括客户端集中器、中心应用服务器、存储数据库和信息终端，所述客户端集中器与信息采集系统、中心应用服务器、存储数据库和信息终端连接，所述客户端集中器包括多模态信息采集系统、网络传输系统和深度学习网络模型。

进一步的，所述多模态信息采集系统包括视频采集系统、音频采集系统、生理信息采集系统，所述视频采集系统基于网络摄像头，采集视频数据，并将其传至客户端集中器；所述音频采集系统基于音频采集器，采集音频信息，并将其传至客户端集中器；所述生理信息采集系统基于生理信息采集器，进行生理信息数据实时采集并将其传至客户端集中器。

进一步的，所述客户端集中器的深度学习网络模型包括卷积神经网络模型和卷积神经网络训练程序；所述卷积神经网络模型包括卷积层、池化层和正则层，卷积神经网络模型通过分类器能够实现正常与异常分类的行为分析，卷积神经网络模型采用音频、图像、生理信息三通路网络对采集到的音频、图像、生理信息多模态信息进行异常信息检测及多模态信息融合能力分析；所述卷积神经网络模型训练程序包括样本获取模块、输入数据组织模块、信息融合及分类模型的训练模块、深度学习神经网络模型部署模块。

进一步的，所述客户端集中器将采集到的多模态信息进行异常分类信息检测及多模态信息融合能力分析后，将异常分类数据通过网络传输系统传输给中心应用服务器。

进一步的，所述中心应用服务器可架设在云平台，也可以作为计算机服务器设备架设于管理中心，中心应用服务器将卷积神经网络模型检测和分析，异常分类数据存储至存储数据库。

进一步的，所述中心应用服务器能够根据客户端集中器发来的行为分析的结果进行进一步处理，包括：