摘 要：為了在非臨床條件下，搭建一套智能的、非入侵式的智能監護系統，為居家老人提供合理的、非入侵式的、智能化的生活服務，本文融合客觀環境信息與被照顧者在室內的位置、日常行為等主觀信息，開發設計一套智能化的、未入侵式的智能監護系統，為老人或者慢性病患者提供智能化的生活服務。實驗證明，融合室內位置與日常行為等主觀信息，能有效地提高智能監護系統的“非入侵”性與合理性。

　　關鍵詞：室內定位;低功耗藍牙;數據采集;行為識別;智能決策

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　　1 引言(Introduction)

　　醫療技術的進步延長了人的壽命，同時也加劇了世界老齡化的步伐。預計到 2020年，我國60歲以上老年人口將增加到2.55億人左右，占總人口比重提升到17.8%左右;高齡老年人將達到2900萬人左右，獨居和空巢老年人將增加到1.18億人左右[1]，對老年人的照顧已經成為社會關注的熱點。對65歲以上的老年人進行調查，發現其中90%的人表示他們愿意住在目前的居住地，實現居家養老，因此在非臨床環境下，智能監護系統能夠輔助老年人實現居家養老，并能提高生活質量。

　　隨著傳感器技術以及智能設備的進步，智能監護系統逐漸應用于對老年人的日常護理、照顧中。目前，智能監護系統主要分為兩大類，一類是應用多種智能設備并融合多種傳感器技術，搭建一套集監護與服務為一體的智能服務系統，用于對老年人或者慢性病人患者的照顧[2]。另一類是開發設計用于智能監護的服務機器人，由于機器人內置了豐富的傳感器，可以實時采集環境信息，依據對環境信息的分析做出智能的決策，可用于緊急救援或者對老年人的照顧[3]。在以上的研究中，側重于對環境信息的采集、分析，出現了智能決策方案與被照顧者的意愿不一致，對其生活產生干擾的情況。為此，本文提出從主觀和客觀兩個方面收集環境信息，融合室內定位技術和行為分析技術，兼顧老人在室內的位置以及正在從事的日常活動等主觀信息，建立非入侵式的智能決策，增加決策的合理性與未入侵式性，更好地服務于老年人的生活。

　　目前，RFID(Radio Frequency Identification)、無線Wi-Fi、BLE(Bluetooth Low Energy)、ZigBee、圖像處理等技術被應用到室內定位中[4-6]，其中基于低功耗藍牙(BLE)的室內定位技術，得到了廣泛的應用，主要原因是出于對使用者個人隱私的保護以及設備使用能耗的考慮。目前手機已經成為室內定位領域常用的設備之一，一方面是由于的手機的普及使用，另一方面是由于手機內置了豐富的傳感器(Sensor)，如加速度、陀螺儀、藍牙、無線等。

　　鑒于以上原因，本文開發設計了一套基于多傳感器融合的非入侵式的居家養老照顧、監護系統，一方面為老年人搭建智能、方便的服務系統，實現對家用電器的智能控制，為被照顧者提供合理、便捷的生活服務;另一方面，為監護人提供實時的、居家生活監護信息，實現遠程監控功能。

　　2 相關工作(Related work)

　　2.1 傳感器網絡

　　智能監護系統的目的是為被照顧者提供智能的居家服務，提高被照顧者的生活質量，該系統首先在不對使用者生活產生干擾的情況下，依據對環境信息的綜合分析，進而對家用電器進行智能控制。為此，本文在居家環境下搭建傳感器網絡，用于采集溫度、濕度、光照、室內位置等信息，為智能決策、節能環保提供科學的依據。

　　在兩居室的居住環境，搭建傳感器網絡，結構如圖1所示。環境信息主要包括主、客觀兩部分信息，一部分是溫度、濕度、電器運行狀態等客觀環境信息;另一部分是反映使用者室內位置、日常行為的主觀信息。本文選自三星公司的SmartThings系列產品中的智能插座、溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器，用于采集環境信息[7，8];選取Estimote公司的Beacon，該設備定時向外發射藍牙廣播包，手機在接近Beacon時會收到信號強度不等的廣播包，以此來獲取使用者在室內的位置。另外采集表征手腕動作的加速度和方位角信息，用于識別老人正在從事的日常行為。

　　圖1 2D的居家智慧監護環境

　　Fig.1 2D ichnography of intelligent monitoringenvironment

　　2.2 系統結構

　　智能決策是智能監護系統的核心，不僅要科學還要符合用戶的生活習慣，為此，本文融合客觀的環境信息和反映使用者主觀行為的信息。鑒于室內定位設備Beacon的部署，將生活區域劃分為{臥室1，臥室2，客廳，廚房，衛生間}五個區域，另外在每個區域分別安裝相對獨立的傳感器。以區域為單位，分別采集各自區域的溫度、濕度、電器狀態、光照強度，基于以上環境信息，由智能決策單元進行智能的決策。為了減少對使用者的干擾，融入反映使用者日常行為的行為信息，為被照顧者提供非入侵式、方便、快捷、智能的服務，系統結構如圖2所示。

　　智能監護系統分為環境信息融合和家用電器智能控制兩個部分，環境信息主要包括溫度、濕度、光照、家用電器運轉狀態、室內位置、日常行為等信息，t時刻的環境信息記為Dt={位置，行為，持續時間，溫度，濕度，光照，時間}，在綜合分析Dt在基礎上，不違反用戶行為習慣的前提下，對電器、設備進行智能控制。電器的狀態分為開、關兩種狀態，標記為{0，1}，如環境信息序列為{客廳，坐，2m，>26，<30，5，10：50}，決策列表為{風扇=1，空調=1}，依據用戶的行為習慣，對決策進行優化，輸出{風扇=1}，進而控制outlet，打開風扇。

　　圖2 居家智慧監護系統結構圖

　　Fig.2 Structure of intelligent monitoring system

　　室內定位技術的應用，使得智能決策可以分區域進行，這種基于區域的智能決策不僅提高決策的合理性，而且節能環保，當檢測到用戶在臥室睡覺時，自主將其他區域的電器關閉，實現了對電器的智能控制。

　　3 多傳感器融合的智能監護模型(Intelligent monitoring model based on multiple sensor)

　　3.1 基于IBeacon的室內定位方法

　　為了減少室內環境對定位信號的干擾，將Beacon安裝在天花板上，記為BPi，其中i?[1，5]，各個Beacon以200ms的時間間隔向外發送強度為-4dBm的廣播包。當使用者接近或者進入BPi區域，手機會接收到Beacon的藍牙廣播包。在這些廣播包中包含最重要的定位信息藍牙信號強度(Received Signal Strength Indicator，RSSI)，RSSI值會隨著使用者與BPi之間距離的變化而變化，當距離d小于1米時，隨著距離d的變大RSSI值會以一定的比例減少;而當距離在1米以上時，由于反射波的影響，RSSI會出現上下波動的現象，甚至丟失。

　　鑒于以上原因，本文將信標BPi的鄰近區域對象設置為“遠區域”far=5m、“近區域”near=1m。當使用者在區域對象中的位置發生變化時，會觸發相應的事件onEnter、onExit、onContextChange的發生，進而獲取使用者距離信標BPi的位置信息，從而確定使用者處于哪一個生活區域，如當使用者與BPi的距離小于1米時，near區域的onEnter事件會被觸發，表示使用者已經進入了near區域，從云端獲取BPi的附加信息，即獲取了該區域的家用電器列表。

　　3.2 在線行為分類模型

　　在日常生活中，人們在從事一種日常行為的過程中，常常伴隨著手臂一系列有規律的運動，比如“走路”時，手臂會前后有規律的擺動，而“睡覺”時手臂則相對保持靜止。在前期研究中[9]，首先通過收集居家日常行為的數據，在此基礎上，基于無監督聚類方法提取高層語義特征，構建行為數據集，最后基于動態貝葉斯算法建立日常行為的分類模型。基于以上分類模型，本文實時采集行為數據，對日常行為進行在線辨識，系統結構如圖3所示。

　　圖3 日常行為在線行為識別結構

　　Fig.3 The flow path for online recognition of daily activities

　　本文設置采樣頻率是30Hz，在線收集加速度、陀螺儀的數據分別記為，首先基于滑動時間窗模型抽取特征生成在線測試數據Xi(t)，然后將測試數據送入分類模型Mode，從而得到分類結果Yi(t)。

　　3.3 智能決策算法

　　環境信息主要包括客觀環境信息和主觀信息兩個部分，記為樣本集D。實時監控區域BPi的onEnter事件，當事件被觸發時，要從兩個方面進一步獲取信息：

　　(1)從云平臺獲取BPi的家用電器使用列表。

　　(2)從日常行為分類模型BehavorMode獲取當前的日常行為類別Btp。

　　在此基礎上，依據客觀環境信息，由智能決策模塊建立對家用電器的控制列表，算法描述如下所示：

　　輸入：環境信息樣本集D;

　　輸出：電器狀態控制

　　1.初始化室內位置Pt=-1;P區域內的電器狀態Stp=-1;日常行為Btp=-1;