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行為識別物聯網系統開發

行為識別物聯網系統開發

作者: 由你创 阅读量:53

一、 系統概述與核心價值

該系統的核心在於透過部署於院舍各處的感測設備,即時收集數據,並利用人工智能算法分析、識別特定的行為模式,最終實現自動化預警與報告,將被動監控轉為主動關懷。

核心工作流程:
感測層 → 網絡層 → 邊緣計算層(關鍵) → 平台層 → 應用層

二、 系統分層架構與技術方案

1. 感測層 – 數據採集

這是系統的「眼睛」和「耳朵」,負責採集原始數據。

  • 核心設備:
    • 網絡攝影機(IPC): 主要數據源。朱耀會選擇支援RTSP/ONVIF協定的800萬像素以上高清鏡頭,以確保能捕捉清晰影像。考慮到院舍夜間環境,鏡頭需具備良好的低光感光性能(Starlight功能)。
    • 其他感測器(可選): 為加強準確性及保障隱私,朱耀考慮在牀邊或洗手間加裝毫米波雷達,它可偵測人體細微動作(如呼吸、跌倒)而不涉及影像,完美解決私隱顧慮。
  • 香港實地考量: 設備需適應香港高濕度、多塵的環境,並優先選擇PoE(乙太網供電) 型號,以簡化佈線。

2. 網絡層 – 數據傳輸

負責將數據穩定地傳送到處理中心。

  • 技術: 院舍內部主要使用有線Gigabit Ethernet佈網,確保視頻流傳輸穩定。對於公共區域等難以佈線的位置,會採用企業級Wi-Fi進行覆蓋。

3. 邊緣計算層 – 即時智能分析(朱耀的設計重點)

為降低雲端成本、減少網絡延遲並保障數據私隱,朱耀決定將大部分AI分析工作在現場完成。

  • 硬件選擇: 朱耀團隊選用了NVIDIA Jetson Orin Nano 作為邊緣運算設備,其性價比高,能同時處理多路高清視頻流,並支援主流AI框架。
  • 核心AI任務:
    1. 目標檢測: 使用輕量化的YOLOv10模型,快速準確地識別出畫面中的「人」。
    2. 目標追踪: 使用DeepSORT算法,為每位院友分配ID,並記錄其移動軌跡。
    3. 行為識別:
      • 跌倒偵測: 結合人體骨骼關鍵點(使用MediaPipeOpenPose提取)的時序變化(如高度驟降、姿態改變)進行判斷。
      • 異常滯留: 根據追踪ID在特定區域的停留時間是否超出來判斷。
    4. 結果上傳: 邊緣設備只將結構化的警報信息(如:時間:15:30,位置:3樓走廊,事件:跌倒,對象ID:017)和一張快照上傳至雲端,極大節省了頻寬。

4. 平台層 – 雲端管理與數據中樞

雲端平台負責匯總所有數據、管理設備並提供宏觀視圖。

  • 雲服務選擇: 朱耀評估後選擇了阿里雲(Alibaba Cloud)香港數據中心的服務,以確保數據駐留本地,符合香港的數據安全要求。
  • 核心服務:
    • IoT物聯網平台: 管理所有邊緣設備(Jetson)的接入、認證和狀態監控。
    • 訊息佇列(MQTT): 高效處理邊緣設備發來的海量警報訊息。
    • 數據庫:
      • 時序數據庫(TSDB): 存儲所有隨時間變化的警報事件。
      • 對象存儲(OSS): 存儲告警相關的快照和短片片段。
    • 規則引擎: 設置自動化規則,例如「當收到『跌倒』警報時,立即發送SMS短信和App推播給當值護士長」。

5. 應用層 – 用戶界面

為護理團隊提供直觀易用的操作界面。

  • Web管理後台:
    • 實時監看畫面: 顯示各鏡頭畫面,並疊加AI分析結果(如邊框、標籤)。
    • 警報中心: 以列表形式展示所有歷史和即時警報,並可確認處理。
    • 數據報表: 生成每日/每週的行為事件統計報告,協助管理層優化服務。
  • 移動端App(React Native開發): 護理員的手機會安裝專用App,接收即時推送警報,並可遠程查看現場快照,以便迅速響應。

三、 開發流程

  1. 數據收集與合規性: 朱耀團隊在開發初期,必須嚴格遵守香港《個人資料(私隱)條例》。他們在院舍內收集數據前,會先徵得院友及家屬的明確同意,並在技術上採用數據匿名化(如人臉模糊處理)和加密傳輸,確保私隱安全。
  2. 模型訓練與優化: 團隊使用香港本地院舍的場景數據對預訓練模型進行微調(Fine-tuning),使模型更能適應光線、傢俱擺設等本地環境,提升準確率。
  3. 部署與測試: 系統先在院舍的某個樓層進行試點部署。朱耀團隊會模擬各種場景(如跌倒、徘徊)進行壓力測試,並根據反饋持續優化AI模型的靈敏度和準確度,減少誤報。
  4. 人員培訓: 系統上線後,團隊會為護理員提供培訓,確保他們理解系統的運作方式和警報處理流程。

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