張美潤(rùn)

（福建工程學(xué)院 福建省福州市 350118）

1 引言

根據(jù)第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)65 周歲以上老年人口達(dá)1.91 億，占人口比重13.5%，比2010年上升了4.7%，說(shuō)明我國(guó)即將進(jìn)入深度老齡化社會(huì)。隨著老齡化進(jìn)程與家庭小型化、空巢化的現(xiàn)象日益突出，社會(huì)養(yǎng)老保障和養(yǎng)老服務(wù)的需求將急劇增加[1]。在我國(guó)規(guī)劃的養(yǎng)老服務(wù)格局中，97%以上老人采用社區(qū)和居家養(yǎng)老模式，3%的老人采用機(jī)構(gòu)養(yǎng)老。智能居家養(yǎng)老不僅可以保障家庭養(yǎng)老服務(wù)的專(zhuān)業(yè)化，還可以滿(mǎn)足老人在熟悉的家庭環(huán)境養(yǎng)老，解決老年人需要親情相伴等問(wèn)題，已經(jīng)成為符合我國(guó)老年人特點(diǎn)與需求的新型養(yǎng)老模式。

“智能居家養(yǎng)老”是現(xiàn)代技術(shù)革命推動(dòng)催生的全球范圍內(nèi)的一場(chǎng)養(yǎng)老理念與模式創(chuàng)新，日益受到國(guó)內(nèi)外的廣泛關(guān)注[2]。隨著科技進(jìn)步與養(yǎng)老理念轉(zhuǎn)變的雙重影響，“智能居家養(yǎng)老”成了應(yīng)對(duì)老齡化挑戰(zhàn)、破解養(yǎng)老壓力、提高養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量與效率、促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新升級(jí)的突破口與重要途徑?；谖锫?lián)網(wǎng)模式的“智能居家養(yǎng)老”系統(tǒng)包含了服務(wù)系統(tǒng)與信息平臺(tái)、養(yǎng)老醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)、家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)和社區(qū)電子商務(wù)等模塊，能夠提供實(shí)時(shí)、快捷、高效、低成本的物聯(lián)化、互聯(lián)化、智能化的養(yǎng)老服務(wù)，可以解決目前所面臨的養(yǎng)老服務(wù)內(nèi)容單一，服務(wù)資源匱乏供需矛盾[3]。

2 系統(tǒng)簡(jiǎn)介

基于水聯(lián)網(wǎng)的智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)由硬件系統(tǒng)和軟件平臺(tái)兩部分組成，硬件系統(tǒng)主要完成用水?dāng)?shù)據(jù)的采集和傳輸，軟件平臺(tái)主要針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析、展示和預(yù)警。

（1）用水?dāng)?shù)據(jù)采集與傳輸。智能居家養(yǎng)老的水聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集裝置建立在市政機(jī)械式水表的基礎(chǔ)之上，針對(duì)市面已在廣泛使用的干簧管等磁敏指針式機(jī)械水表數(shù)字化改造方案所解決的精確計(jì)量問(wèn)題，居家養(yǎng)老數(shù)量監(jiān)控更關(guān)注的是實(shí)時(shí)用水起始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、瞬時(shí)用水流速和當(dāng)次用水流量，考慮到用水監(jiān)測(cè)所關(guān)注的是當(dāng)次用水事件的實(shí)時(shí)流速、流量、起始/終止時(shí)間，故將實(shí)時(shí)流量轉(zhuǎn)換為磁脈沖指針的旋轉(zhuǎn)頻率及周期脈寬，是準(zhǔn)確記錄當(dāng)次用水事件（流速/時(shí)間/流量）曲線的更優(yōu)方法。

采集裝置的核心是一片STM32 的低功耗32 位處理器，其待機(jī)電流可達(dá)0.67uA。采集裝置MCU 系統(tǒng)可在脈寬捕獲模塊或數(shù)據(jù)通信通道的觸發(fā)下，退出低功耗模式，并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理或通信應(yīng)答。采集裝置使用3.6V 高密度鋰電池，由于采用脈沖觸發(fā)的實(shí)時(shí)監(jiān)控策略，可大大降低了對(duì)基表監(jiān)視的能量消耗，同時(shí)結(jié)合對(duì)MCU 外設(shè)時(shí)鐘頻率的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，以及NB-IoT 模塊的低功耗設(shè)計(jì)，使系統(tǒng)功耗維持在最低水平，電池的待機(jī)工作能力要達(dá)到2-5年?；陬l率計(jì)量和NB-IoT 的低功耗水聯(lián)網(wǎng)采集裝置如圖1所示。

圖1：基于頻率計(jì)量和NB-IoT 的低功耗水聯(lián)網(wǎng)采集裝置

（2）軟件平臺(tái)基于水聯(lián)網(wǎng)的居家養(yǎng)老的需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，平臺(tái)由數(shù)據(jù)資源層、基礎(chǔ)平臺(tái)層、業(yè)務(wù)邏輯層、功能表現(xiàn)層構(gòu)成，各層間的關(guān)系如圖2所示。

圖2：平臺(tái)軟件架構(gòu)

平臺(tái)軟件使用開(kāi)源的MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)；平臺(tái)軟件具有WEB 層、數(shù)據(jù)處理層與數(shù)據(jù)采集層，各層之間通過(guò)Socket 通道進(jìn)行通訊；平臺(tái)軟件集成了居家養(yǎng)老的檔案信息管理、水聯(lián)大網(wǎng)數(shù)據(jù)處理、生活狀況監(jiān)測(cè)與預(yù)警3 大功能；平臺(tái)軟件的數(shù)據(jù)處理層采用C/S 架構(gòu)進(jìn)行訪問(wèn)，WEB 層使用B/S 架構(gòu)進(jìn)行訪問(wèn)，支持多客戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互；同時(shí)，也可以使用安卓/蘋(píng)果移動(dòng)端對(duì)居家養(yǎng)老可能出現(xiàn)的預(yù)警信息及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)進(jìn)行查詢(xún)、響應(yīng)和標(biāo)記，使得親人可以及時(shí)掌握應(yīng)預(yù)警提示，志愿者和社區(qū)工作人員能夠根據(jù)推送信息，進(jìn)行個(gè)性化地關(guān)注及回訪，提高居家養(yǎng)老服務(wù)的精準(zhǔn)度和有效性。平臺(tái)軟件的數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示。

圖3：數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu)示意圖

3 關(guān)鍵核心技術(shù)

3.1 NB-IoT實(shí)時(shí)用水信息智能采集裝置

目前我國(guó)的水務(wù)系統(tǒng)仍以機(jī)械式水表和人工抄收月數(shù)據(jù)為主，無(wú)法遠(yuǎn)傳和實(shí)時(shí)采集，即使采用價(jià)格較高的新型智能水表，其電池也仍無(wú)法支撐一日多次遠(yuǎn)傳的實(shí)時(shí)用水信息采集的需要，所以有必要研制一款既能夠避免供水管道改造，又能夠滿(mǎn)足高密度實(shí)時(shí)用水信息及時(shí)上傳的普通水表低功耗和低成本的水聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集器。

盡管干簧管及磁敏指針改造的機(jī)械水表傳感裝置采用預(yù)磁穩(wěn)定或多點(diǎn)采集，力圖解決水錘等造成臨界點(diǎn)顫動(dòng)的缺點(diǎn)，以確保計(jì)量信號(hào)準(zhǔn)確輸出，但在實(shí)際應(yīng)用中，仍存在誤動(dòng)作。作為居家養(yǎng)老用水事件監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，因精確計(jì)量累計(jì)用水量已不是主要目的，反而準(zhǔn)確地分辨出用水事件的屬性是更為重要的，因此可避開(kāi)精確計(jì)量水量數(shù)據(jù)問(wèn)題，居家養(yǎng)老水聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集器所針對(duì)的是解決實(shí)時(shí)用水所出現(xiàn)的采集密度較大、實(shí)時(shí)性要求高和電池供電系統(tǒng)功耗要低的問(wèn)題，以及更關(guān)注實(shí)時(shí)流速和用水時(shí)標(biāo)的特點(diǎn)，所以在水采集器的設(shè)計(jì)上，使用了事件觸發(fā)和用水習(xí)性時(shí)區(qū)劃分的方式，在節(jié)約電池能源的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高密度的實(shí)時(shí)用水事件及時(shí)上報(bào)；同時(shí)，水采集器會(huì)根據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)挖掘的獨(dú)居老人用水習(xí)慣所獲得的用水習(xí)性區(qū)間和非習(xí)性區(qū)間，對(duì)其工作狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)降耗和節(jié)能，并應(yīng)用NB-IoT 低功耗蜂窩聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，綜合解決居家養(yǎng)老用水?dāng)?shù)據(jù)在實(shí)時(shí)上報(bào)、智能化采集和待機(jī)過(guò)程的低功耗問(wèn)題，以延長(zhǎng)電池工作時(shí)間。

3.2 獨(dú)居老人用水?dāng)?shù)據(jù)的分類(lèi)識(shí)別

對(duì)采集終端所實(shí)時(shí)上報(bào)的用水?dāng)?shù)據(jù)（用水起始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間和分段流速）進(jìn)行分類(lèi)，以統(tǒng)計(jì)用水容積和識(shí)別用水種類(lèi)，是順利進(jìn)行信息挖掘的關(guān)鍵。當(dāng)前已經(jīng)涌現(xiàn)出了多種分類(lèi)算法，其中極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)作為一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型學(xué)習(xí)算法，它有比較簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)、較少的參數(shù)調(diào)整，以及較低的計(jì)算復(fù)雜度等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)引起廣泛的關(guān)注[4]。獨(dú)居老人的生活用水的分類(lèi)模型主要解決水聯(lián)網(wǎng)采集終端實(shí)時(shí)上報(bào)的當(dāng)前用水的速率、流量和起始、終止時(shí)間，初步實(shí)現(xiàn)烹飪、洗滌、飲用和沐浴等生活用水的分類(lèi)，結(jié)合日常生活的習(xí)慣和天氣因素、假期日歷等因素，分析可能出現(xiàn)的異常風(fēng)險(xiǎn)，并給出日常生活狀況風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)論。

基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的用水分類(lèi)特征是各類(lèi)用水平均速率、平均加速度和當(dāng)次用水容積數(shù)。烹飪用水涉及食材準(zhǔn)備、煮食用水和廚具清潔過(guò)程，其用水特征為多個(gè)開(kāi)關(guān)龍頭用水/關(guān)閉的組合，并且用水期間流速基本穩(wěn)定，同時(shí)用水時(shí)間集中與早餐、午餐、晚餐和點(diǎn)心的時(shí)段；衣物洗滌過(guò)程的用水速率大，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)；而水果清潔、手部清潔過(guò)程的持續(xù)時(shí)間短、用水速率大和用水量?。汇逶∮盟俾蚀?，用水量較大，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)；衛(wèi)生用水受抽水馬桶閥門(mén)約束，儲(chǔ)水速率先大后小的且用水容積穩(wěn)定。

3.3 獨(dú)居老人生活用水大數(shù)據(jù)的信息挖掘和生活狀況評(píng)估算法

在一般的家庭用水中，烹飪、洗滌、飲用和沐浴等生活用水量占90%以上，通過(guò)生活用水進(jìn)行大數(shù)據(jù)表示、模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)重建以及存儲(chǔ)和優(yōu)化，將水聯(lián)網(wǎng)采集終端實(shí)時(shí)上報(bào)的用水?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，從宏觀層面構(gòu)建每戶(hù)正常用水量模型，融合用水?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的用戶(hù)特性，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)造多尺度的評(píng)價(jià)體系，挖掘出用水家庭的生活習(xí)性和健康用水規(guī)律，實(shí)現(xiàn)獨(dú)居老人生活狀況的智能挖掘和識(shí)別。同時(shí)，通過(guò)結(jié)構(gòu)性知識(shí)為指導(dǎo)，構(gòu)建不同用戶(hù)的多尺度健康狀態(tài)評(píng)價(jià)體系，將該體系用于獨(dú)居老人用水分析上，最后建立一個(gè)動(dòng)態(tài)檢測(cè)與識(shí)別獨(dú)居老人用水的多尺度檢測(cè)系，可以對(duì)老人健康用水模型進(jìn)行不斷的優(yōu)化，提高獨(dú)居老人健康監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率。

4 結(jié)語(yǔ)

基于水聯(lián)網(wǎng)的智能居家養(yǎng)老系統(tǒng)在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)的支撐下，克服了傳統(tǒng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)在空間和時(shí)間方面的局限性，創(chuàng)新性地將實(shí)時(shí)水聯(lián)網(wǎng)事件信息與獨(dú)居老人生活狀態(tài)評(píng)估相結(jié)合，建立用水大數(shù)據(jù)的智能挖掘模型，分析、評(píng)估居家養(yǎng)老獨(dú)居老人的生活狀況，并在平臺(tái)系統(tǒng)的支撐下提供準(zhǔn)確及時(shí)的預(yù)警。