苗立志，婁 沖，呂國駿

(1.南京郵電大學 地理與生物信息學院,江蘇 南京 210023;2.南京郵電大學 江蘇省智慧健康大數(shù)據(jù)分析與位置服務工程實驗室,江蘇 南京 210023;3.南京郵電大學 泛在網(wǎng)絡健康服務系統(tǒng)教育部工程研究中心,江蘇 南京 210003;4.南京郵電大學 通信與信息工程學院,江蘇 南京 210003)

0 引 言

據(jù)統(tǒng)計，至2017年年末中國大陸60周歲及以上人口約24 090萬人，占總?cè)丝诘?7.3%。預計到2025年，六十歲以上人口將達到3億，將成為超老年型國家[1]。以上數(shù)據(jù)顯示，中國的人口老齡化程度日益加劇，老齡社會問題日益凸顯，而老年人群體的晚年生活健康迫切需要得到關注和保障。關注老年人的健康問題，首先就要關注老年人的出行問題，因此，老人在室外行走過程中的身體姿態(tài)、地理位置以及自身生理狀況都應當被實時關注，以避免老人在戶外行走時突然跌倒或者心率、血壓等生理指標出現(xiàn)異常情況時無人知曉而導致嚴重后果。

隨著嵌入式技術、物聯(lián)網(wǎng)技術和傳感器技術的發(fā)展，智能家居逐漸進入人們的日常生活，為解決老年人的出行安全問題，對老人進行實時監(jiān)護的智能拐杖成為研究熱點。

目前，國內(nèi)研究人員針對老年人出行時狀態(tài)的監(jiān)測開展了相關研究，如彭勝華[2]、姚木[3]、曾繩濤[4]基于GPS和GPRS設計了面向老年人群體的遠程監(jiān)護系統(tǒng)，可以采集被監(jiān)護者的位置信息與一些生理參數(shù)信息(如心電信號、體溫)，但未對被監(jiān)護人身體姿態(tài)信息進行采集和監(jiān)測；朱偉[5]、景婷婷[6]、陳言[7]等人設計了相關老年人智能拐杖，在外觀和功能上做了一些創(chuàng)新設計，如照明功能、MP3功能等，但在發(fā)生緊急情況時只局限于“一鍵呼救”功能，未有其他智能化設計，對老人的健康監(jiān)護效果有限，難以用于實時救援；魏慶麗[8]、仲小英[9]等人基于MSP430設計了可以GPS定位的智能拐杖，但只能實現(xiàn)短距離的監(jiān)護，且缺少對監(jiān)護人生理參數(shù)的檢測、異常判斷和應急救援；顏國棟等[10]設計了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡的連續(xù)血壓遠程監(jiān)護系統(tǒng)，采用基于脈搏波頻域特征參數(shù)的連續(xù)血壓測量方法獲得老人的血壓值，但監(jiān)測設備不便于攜帶移動；王玉花[11]、李娜[12]、劉元[13]等人基于GPS設計了定位智能拐杖，利用Android手機APP實現(xiàn)遠程定位、摔倒報警功能，但并未檢測人體生理參數(shù)且未提供異常情況下的實時救援最佳路線推薦功能。另外，國外也有相關研究的開展，如Chan等人[14]設計了一種基于multi-agent的移動健康監(jiān)護系統(tǒng)，采用無線體域網(wǎng)(wireless body area network，WBAN)、無線個域網(wǎng)(wireless personal area network，WPAN)、因特網(wǎng)三個層次的網(wǎng)絡溝通，提高了監(jiān)護效果，主要應用于生理參數(shù)的監(jiān)測；Gradl等人[15]研究了基于Android智能手機的異常心電檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了基于智能手機的實時心電圖監(jiān)測和心律失常監(jiān)測，但缺少發(fā)生健康異常情況后的應急救援處理。

基于上述研究所存在的缺陷與不足，文中研究了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術的智能拐杖，以拐杖為載體，以行動不便的老人為對象，建立一個移動健康監(jiān)護系統(tǒng)；通過內(nèi)置脈搏傳感器和加速度傳感器分別獲取老人的心率和身體姿態(tài)狀況，基于LBS(location-based service，位置服務)技術對老人所在位置快速實時定位。將終端所采集的傳感器感測數(shù)據(jù)上傳至服務器，監(jiān)護人可以登陸該平臺實時了解被監(jiān)護人身體姿態(tài)、心率狀況及其所處地理位置；同時，當老人的相關生理參數(shù)出現(xiàn)異常時，服務器端能夠基于社會醫(yī)療機構(gòu)信息提供應急救援最佳路線。

1 硬件設計

1.1 硬件邏輯結(jié)構(gòu)

文中所設計的智能拐杖硬件模塊部分包括GPS定位模塊、脈搏傳感器模塊和加速度傳感器模塊。其工作流程如圖1所示：脈搏傳感器、加速度傳感器和GPS模塊分別動態(tài)采集老人心率信息、身體姿態(tài)信息以及所處地理位置信息，通過單片機的無線通信模塊將感測信息無線傳輸至服務器端。

圖1 系統(tǒng)硬件邏輯結(jié)構(gòu)

1.2 硬件模塊

本系統(tǒng)所設計的監(jiān)護終端硬件組成線路連接如圖2所示。單片機控制模塊采用Arduino Mega2560開發(fā)板,主要用于組織和控制脈搏傳感器、GPS定位模塊、加速度傳感器等各個模塊的數(shù)據(jù)通信和傳輸，系統(tǒng)通過兩節(jié)18650鋰電池供電。加速度傳感器采用MPU6050加速度模塊，內(nèi)置高精度的陀螺加速度計，模塊內(nèi)部集成了姿態(tài)解算器，配合動態(tài)卡爾曼濾波算法[16]，精度好，穩(wěn)定性高。脈搏傳感器采用PulseSensor光電反射式模擬傳感器[17]，通過手指按壓傳感器采集心率信號，并采用自適應濾波算法進行降噪，心率傳感器置于拐杖手柄一側(cè)，手握拐杖時食指按壓傳感器可獲得心率值。采用A7 GSM/GPRS/GPS三合一模塊，該模塊集成了GPS定位與GPRS無線網(wǎng)絡功能。

圖2 監(jiān)護終端硬件連接

2 系統(tǒng)功能設計與實現(xiàn)

2.1 體系結(jié)構(gòu)

基于智能拐杖的移動健康實時監(jiān)護系統(tǒng)共分為四層：感知層、網(wǎng)絡層、平臺層和應用層，其體系結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

(1)感知層：通過加速度模塊、脈搏傳感器模塊實現(xiàn)感測數(shù)據(jù)的采集，并通過GPS模塊獲得拐杖的空間位置信息；

(2)網(wǎng)絡層：將GPS空間位置信息數(shù)據(jù)與其他感測數(shù)據(jù)進行融合，通過無線通信網(wǎng)絡將其上傳至服務器；

(3)平臺層：該層將處理好的心率數(shù)據(jù)、姿態(tài)信息、位置信息進行存儲，以便于用戶進行歷史查詢，并通過心率異常檢測方案、人體姿態(tài)異常檢測方案對所采集的相關數(shù)據(jù)進行分析與判斷；

(4)應用層：為用戶提供多種業(yè)務功能，在系統(tǒng)平臺上實時顯示被監(jiān)護人的心率數(shù)據(jù)、姿態(tài)信息和位置信息等，在出現(xiàn)異常狀況時，能夠基于社會醫(yī)療機構(gòu)信息提供應急救援最佳路線。

2.2 異常判斷設計方案

為了實現(xiàn)對實時感測生理參數(shù)數(shù)據(jù)的異常判斷，文中設計了心率異常判斷和姿態(tài)異常判斷方法。

2.2.1 心率異常判斷方法

所設計的心率異常判斷方法將心率異常判斷分為運動和靜止兩種情況。判斷方法如下：設定靜息心率閾值Smin和Smax分別表示被監(jiān)護人在靜止狀態(tài)下的心率最小值和最大值，設定Mmin和Mmax分別表示被監(jiān)護人在運動狀態(tài)下心率的最小值與最大值。在本研究中，設置Mmin=96，Mmax=144，Smin=60，Smax=100，系統(tǒng)根據(jù)加速度傳感器所檢測的運動狀態(tài)作為被監(jiān)護人身體姿態(tài)的判斷依據(jù)，判斷被監(jiān)護人所處狀態(tài)。該方法將被監(jiān)護人從開始運動到運動結(jié)束靜止5分鐘內(nèi)的狀態(tài)設定為運動狀態(tài)，靜止5分鐘后到下一次運動前設定為靜止狀態(tài)，將采集到的心率數(shù)值與設定的閾值相比較，判斷心率是否異常。

圖4 跌倒檢測算法流程

2.2.2 姿態(tài)異常判斷方法

為實現(xiàn)對監(jiān)測用戶的身體姿態(tài)的異常判斷，通過綜合計算加速度和角速度的動態(tài)變化，與正常人體姿態(tài)進行對比分析，完成對是否發(fā)生跌倒動作的監(jiān)測判斷。具體流程如圖4所示。

(1)當加速度傳感器中斷，對加速度傳感器采集的數(shù)據(jù)進行檢測，若加速度矢量和a1<0.6g，并持續(xù)45毫秒以上；(2)判斷拐杖倒地時的運動角速度，若ω1>90°/s；(3)判斷人體運動加速度a2>2.8g；(4)判斷人體運動角速度，若ω2>14°/s；(5)若角速度ω2大于閾值，判斷人體運動加速度a3<0.3g，最后對拐杖的當前姿態(tài)進行監(jiān)測，進而判斷是否為一次有效的跌倒行為。

2.3 原型系統(tǒng)界面

通過本系統(tǒng)可以查看被監(jiān)護人的身體姿態(tài)狀況、心率數(shù)據(jù)以及實時位置信息，在出現(xiàn)跌倒和心率異常的情況下，系統(tǒng)將向監(jiān)護人預留的手機號碼發(fā)送呼救短信，能夠?qū)崿F(xiàn)應急救援功能，并可根據(jù)系統(tǒng)所提供的應急救援路線實施救援，系統(tǒng)實時監(jiān)控平臺主界面如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)實時監(jiān)護平臺

3 系統(tǒng)測試及結(jié)果分析

為檢驗跌倒檢測模塊、心率檢測模塊以及對應算法的可靠性與正確率，分別做了正常行走，向前、向后以及雙側(cè)跌倒的實驗，以及正常行走、跌倒、運動后靜止的心率測試，并使用華為榮耀手環(huán)3作為心率檢測對比實驗，實驗結(jié)果顯示正確率達到90%以上，表示該跌倒檢測裝置能夠正確區(qū)分絕大多數(shù)的跌倒動作，心率檢測裝置能夠基本準確地測量拐杖使用者所面臨的各種情況下的實時心率，并能在異常情況發(fā)生時產(chǎn)生報警，能夠達到預期的設計效果。實驗數(shù)據(jù)如表1和表2所示。

表1 跌倒判定實驗

表2 基于拐杖子模塊的心率檢測實驗

4 結(jié)束語

針對老年人生活中相關生理參數(shù)實時監(jiān)測需求，設計開發(fā)了基于智能拐杖的實時監(jiān)測預警系統(tǒng)；通過對心率、姿態(tài)等生理狀態(tài)信息的檢測，實現(xiàn)在服務器端的實時監(jiān)控與動態(tài)分析，并開發(fā)了相關生理參數(shù)的異常判斷方法，在使用者發(fā)生異常時，可實現(xiàn)對應急救援路徑的合理規(guī)劃與監(jiān)護實時預警。

但該設計目前所能采集的生理參數(shù)不夠豐富，因此難于實現(xiàn)對老人生理參數(shù)數(shù)據(jù)的深度分析與疾病預判，以便為醫(yī)療救援提供參考方案。同時，手機端的應用程序仍欠缺，這對應急響應有直接的影響。在后續(xù)的研究中，將增加生理參數(shù)的采集種類，并繼續(xù)提高異常判斷準確性，也將開展基于手機端的應用程序開發(fā)，為應急響應提供更為有力的工具。