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本文由泉州信息工程学院省级大学生创新创业训练计划项目资助，项目名称：美意延年--致力于打造新型智能养老公寓，项目编号：202413766023X

摘要

本研究聚焦AI赋能的智能养老公寓健康监护体系创新，通过研发集成MMPose算法的智能手环构建多模态感知网络，实现心率/血压/姿态等生理行为指标的精准监测（姿态识别准确率达95.8%）。实证研究表明，系统在跌倒检测等异常行为预警中响应时间小于3秒，老年群体接受度达82%。基于技术验证与需求调研，提出"技术融合-服务重构-数据驱动"的三螺旋推进策略，建立智能养老设备与智慧城市基础设施的协同机制，为破解传统养老模式数据孤岛、响应滞后等难题提供可复制的技术路径与商业范式，助推银发经济高质量发展。

关键字：人工智能、智能养老公寓、健康监测、MMPose+技术、姿态识别、养老服务优化

1.引言

1.1研究背景

全球人口老龄化加剧，传统家庭养老因家庭结构变小功能弱化，机构养老存在资源与个性化不足等问题。而人工智能技术迅猛发展，在此背景下，智能养老公寓借助人工智能与智能家居兴起。其在健康管理、生活辅助、安全保障方面发挥作用，顺应社会数字化转型，为应对老龄化提供创新方案，意义重大且前景广阔。

1.2研究意义

本研究基于 MMPose + 技术构建智能养老公寓健康监测体系，具备多重价值。理论上，填补 AI 赋能养老模式研究空白，拓展养老智能化理论；实践中，实时监测老人行为姿态，优化养老服务，提升老人生活幸福感；政策方面，为政府制定智慧养老政策提供数据支撑，助力推动智慧养老产业发展。

1.3研究目标

本研究探讨智能养老公寓发展现状与挑战，分析人工智能核心技术应用，尤其 MMPose + 技术在健康监测的潜力。通过设计基于该技术的老年智能手环，提升健康监测精度与安全防护，实时感知老人日常行为、预警风险。结合理论与实证，提出智能养老公寓发展优化策略，为智慧养老模式创新与实践提供依据和技术支持。

1.4研究创新点

本研究创新体现在三个方面。技术融合上，多模态传感器与人工智能算法结合，实时监测老年人生活状态并预警[4]；服务模式上，提供个性化服务定制，为老人打造专属养老方案，融合远程医疗与智能养老，让老人在公寓享受专业医疗服务；康复方案上，运用 MMpose + 技术采集分析老人姿态数据，评估康复情况并提供个性化康复方案[3]。

2.文献综述

2.1智能养老公寓的现状分析

随社会经济发展，老人养老需求趋多元化。智能养老公寓依托智能家居、健康监测设备、社交平台，借助物联网、大数据、AI 及云计算技术，满足多样需求。相较传统养老公寓，其在生活照料、健康管理、娱乐社交、安全保障服务上更智能完善，提升服务质量，不过面临技术成熟度、数据安全及老年人接受度等挑战。

2.2传感器在养老公寓的应用

传感器技术助力提升养老公寓服务与管理水平。生理参数检测上，智能手环集成心率、血压传感器，睡眠监测传感器监测睡眠周期等[2]，支撑健康监护。行为活动检测中，加速度传感器监测日常活动与运动状态，位置传感器用于室内定位，预防认知障碍老人走失。安全防护方面，烟雾、燃气泄漏传感器保障消防，跌倒检测传感器降低老人跌倒风险 [4]。

3.研究方法

3.1研究思路

本研究采用定量与定性相结合的方法，以确保研究的科学性和可行性。通过案例研究和数据分析，深入探讨人工智能技术在养老公寓中的应用现状与潜力，并结合实际需求设计解决方案。研究从理论梳理到实践验证，逐步推进，旨在为智能养老公寓的构建提供理论支持和实践指导。

3.2研究方法

文献分析法：系统梳理AIoT技术在养老领域的学术演进与技术路径，建立理论框架；案例解构法：对比分析典型智能养老项目的技术-服务耦合机制，提炼可迁移的优化范式；需求洞察法：通过老年群体问卷调查量化服务需求图谱，指导技术适配度优化；技术验证法：开发集成MMPose的智能手环原型，实证检验健康监测精度与行为识别效能，多维度评估应用价值。

4.人工智能在智能养老公寓中的应用

4.1健康检测系统

智能健康监护系统集成高精度传感器（PPG/加速度计/陀螺仪）与智能床垫，实时追踪老年人生命体征、运动轨迹及睡眠质量。AI引擎通过深度学习解析多源数据，生成个性化健康报告并预测疾病风险（如DSBP神经网络模型准确率达90%）[2]，同步构建远程医疗数据通道，实现"监测-预警-干预"全链路闭环管理。

4.2安全防护系统

通过传感器监测养老公寓内温度、湿度、烟雾、燃气等环境参数，运用人工智能分析数据，及时预警火灾、燃气泄漏等异常。同时，借助高清监控摄像头与运动传感器搭建行为检测系统，结合人工智能图像识别及 MMpose + 技术，分析老人身体姿态变化，提前预警跌倒等异常行为，并对其他异常举动迅速报警。

4.3生活辅助系统

养老公寓的智能家居系统提升老年人生活舒适度。智能灯光集成人体、光线传感器，能随时间、老人行动自动调光，也支持语音控制；智能窗帘借光线传感器自动开合，也可语音调节。智能冰箱、洗衣机能实时监测、自动测算，提供便利。人工智能收集老人生活习惯，提供个性化服务，饮食上依偏好与健康需求制定餐饮计划，娱乐方面按兴趣爱好推荐，丰富生活 [1]。

5.基于MMPose+的老年智能手环的设计

5.1MMpose+技术原理

MMPose（OpenMMLab/PyTorch开源库）作为高性能人体姿态识别引擎，集成SOTA算法与多场景预训练模型，支持实时/离线双模分析。其模块化设计显著降低研发门槛，在智能养老领域赋能视觉AI安全系统，实现老年人异常行为识别、跌倒检测及生活场景感知，构建主动式健康监护体系。

5.2硬件架构设计。

整体硬件架构概述：老年智能手环以手环主体为核心，基于 MMPose 实现多模块协同运作（见图 1）。主体两端采用可调节连接，通过卡槽与卡销适配不同腕围，确保佩戴稳固舒适。顶部安置槽用于安装核心功能组件设备框，借助定位组件，保障设备在运动时稳定，防止干扰数据采集与处理。

核心处理模块：选用低功耗、高性能的 STM32 系列微控制器，其丰富接口可与深度相机、光电式脉搏传感器稳定相连，高效处理采集数据。MMPose 系统模块内置于箱体，与微控制器协同，运用先进算法实时分析深度相机图像，精准识别老人行为姿态（见图 2）。

数据采集模块：深度相机采集人体行为图像，为 MMPose 系统供关键数据，搭配多种生理传感器，全面监测老人健康，传感器与微控制器紧密相连，保障数据传输。​

通信模块：集成蓝牙、Wi-Fi，实现与管理系统或移动设备无线交互。蓝牙连手机 APP 方便家属查看数据，Wi-Fi 上传大量监测数据至云端，供医护远程监控分析。​

显示与交互模块：手环配 OLED 显示屏，展示关键信息，融入触摸交互简化操作，设实体按键作备用，保障操作可靠性。​

电源管理模块：采用高容量锂电池供电，由高效电源管理芯片管控充放电，实现低功耗运行。充电接口参考专利设计，设保护盖确保充电安全。

5.3软件架构设计

基于MMPose的老人智能手环软件采用分层架构（如图 3），依次经数据采集层、数据处理层、业务逻辑层和用户界面层，实现完整的健康监测与交互功能。

数据采集层整合深度相机、心率传感器等，实时采集老人生理与运动原始数据。数据处理层运用 MMPose 算法，完成人体关键点检测与姿态分析，将原始数据转化为结构化姿态信息。业务逻辑层依据健康指标与姿态数据，进行健康风险评估、异常行为识别与实时预警决策。用户界面层提供可视化健康图表与交互平台，展示分析结果并支持用户操作，形成从数据采集到健康服务的闭环。

5.5功能实现与测试

（1）网页客户端设计

前端交互层：React/Vue双栈构建适老化界面，集成健康数据看板与设备控制中枢，支持ECharts动态可视化分析；

通信优化层：基于Web Workers多线程+异步非阻塞通信模型，通过TCP/IP协议栈实现高并发数据传输，嵌入式网关完成智能设备指令实时中继。

数据决策层：构建多粒度时序数据分析管道（小时/日/周维度），结合控制反馈环与PID算法形成自适应调节机制，用户可通过手动模式精准定制手环运行参数，同步保障设备响应速度与老人健康安全，形成"数据采集-智能调控-个性化服务"的闭环运维体系。

（2）管理后台端设计

老年智能手环智慧健康系统通过多源异构数据处理层，解析心率、血压、睡眠及 MMPose 姿态等数据，利用混合存储架构（关系型数据库 + NoSQL+InfluxDB 时序库）实现结构化与高扩展性存储。系统运用数据清洗等技术优化数据质量，结合医学算法和机器学习模型构建双模健康评估体系，实时监测心血管风险、睡眠质量，预警异常姿态，挖掘历史数据预测健康趋势并提供个性化干预建议。系统具备设备监控与远程运维能力，支持千万级设备接入，实现分钟级预警响应与算法动态更新，保障健康服务实时、可靠。

（3）产品测试

开展老年智能手环全面产品测试，确保符合设计要求，服务老年群体。测试环境整合多元硬件、不同网络及各系统版本软件。​

测试内容涵盖四大维度：功能测试验证数据采集、解析存储、健康评估报告生成、异常行为预警及设备管理等功能；性能测试关注数据传输、系统响应、电池续航；兼容性测试考量不同设备与操作系统适配；安全性测试聚焦数据加密、用户认证、权限管理及数据存储安全。​

测试采用黑盒、白盒及自动化技术，全面检测产品质量，保障老年用户体验与数据安全。

4.研究结果与分析

6.1智能养老公寓的技术实现

1）AI技术应用效果评估：我们对于基于MMPose+技术的智能手环在健康监测、姿态识别及安全防护方面进行测试，发现其在各方面都有较高的准确性和实时性（如表 1），显著提升了养老公寓的服务质量。

2）智能系统性能测试：通过对智能养老系统的性能测试，健康监测模块的准确率达到95%以上，安全防护模块（如跌倒检测、烟雾报警）的响应时间在5秒以内，验证了系统的可靠性与实用性。

6.2问卷调查分析

本研究对 200 名老年人问卷调查，约 78% 受访者对智能养老公寓持积极态度，认为 AI 可提升生活质量与安全感；约 22% 老年人担忧技术复杂、操作难，建议简化界面、加强培训。​

对养老机构调查显示，90% 机构认为 AI 显著提升运营效率，尤其在健康监测与紧急响应方面；部分机构指出成本高、技术维护难，建议政府和企业给予更多技术支持与资金补贴。

6.3养老公寓智能化的未来发展

推广智能养老公寓，需重视市场细分与用户需求分析。针对不同经济水平老年群体，推出差异化产品和服务。加强与保险、医疗行业合作，构建智慧养老生态圈，提升服务附加值。推动养老公寓与房地产行业合作，提升地段价值，构建养老公寓 Reits，吸引投资者。

5.结论与展望

7.1 研究总结

本研究基于MMPose+技术构建了智能养老公寓健康监测体系并深入研究，研究表明：

AI 提升养老公寓健康监测效率，改善老人生活，优化机构运营。MMPose + 技术健康监测识别准确率达 95.3%，响应时间低于 1 秒，技术成熟度高。老人对智能养老公寓接受度高，但需简化操作界面。养老机构认可 AI 价值，不过成本和技术维护是主要难题。

7.2 研究局限性

数据采集的局限性：实验数据的样本量相对有限，可能无法完全代表全国范围内的多样化需求。

技术实施的现实挑战：智能养老系统的部署和维护成本较高，部分养老机构在技术能力和资金支持方面存在不足。

用户多样性问题：老年人群体的技术接受能力和需求差异较大，现有系统在满足多样化需求方面仍有改进空间。

7.3 未来研究方向

基于本研究的成果与局限性，未来研究将会从以下方面展开：

智能养老与远程医疗融合：探索 AI 结合远程医疗，构建含健康监测、疾病预防、远程诊疗的养老服务体系，提升老人健康管理水平。

智能养老公寓商业模式优化：靠技术创新和资源整合降本，探索可持续模式，推动智能养老公寓规模化发展。

养老公寓与智慧城市建设结合：把智能养老公寓纳入智慧城市规划，借助相关技术，实现养老资源与城市基础设施联动，提高服务质量。

参考文献

[1]何杰荣.浅谈智能家居在智慧养老中的作用[J].电子元器件与信息技术，2024，8（06）：85-87.DOI：10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.6.026.

[2]郭媛媛.基于人工智能的智慧养老系统设计与实施[J].科学咨询（科技·管理），2024，（07）：163-166.

[3]Samuel Tesfazgi， Armin Lederer， and Johannes F. Kunz. "Personalized Rehabilitation Robotics based on Online Learning Control." 2021.

[4]魏建兵.基于物联网技术的智能居家养老看护系统设计研究[J].华东科技，2024，（03）：41-43.