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标题 基于云存储的卧床状态监测系统设计与实现
范文 高天雷+高曦光+周书旺+马明富+赵凯



摘要：针对日益突出的养老监护问题，为了更方便地监测老人的卧床状态及起居习惯，提出一种基于云存储的卧床状态监测系统，在降低养老院、医院及第三方医疗机构人力成本的前提下，实现老人卧床状态实时监测，从而达到睡眠分析、行为数据监控和远程监护等目的。该系统监测精度高、实时性好，可实现病房、养老院的无人化远程监护，有助于建立养老新模式。
关键词关键词：
卧床状态监测；云存储；Spring MVC
DOIDOI：10.11907/rjdk.172854
中图分类号：TP319
文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）011006203
0引言
调查研究报告显示，2016年底我国60岁及以上老年人口达到2.3亿，占总人口数的1/6[1]。专家预测，我国60岁及以上老年人口平均每年增加约640万，到2020年底将达到2.5亿左右，约占总人口的17.2%[2]。人口老龄化是中国当前和未来一段时间面临的国情，老年人口持续高速增长给养老服务带来了巨大挑战[3]。随着老龄化程度不断加剧，再加上老年人“失能”、“空巢”、“少子”现象比较严重[4]，该群体又是高血压、心脏病、糖尿病等慢性病的高发人群[5]，对于相关群体老年人的护理，尤其对于失能群体，监护难度大、专业要求高。然而在传统养老院的护理中，护理人员若夜间查房过频将影响老人睡眠质量，若查房疏忽则导致老人发生心梗、跌落床下等危险时不能被及时发现。针对以上问题，本文通过终端传感器和远程云平台设计了基于云存储的卧床状态监测系统，可有效检测并监护老人的卧床状态、心率指标等参数，并在出现险情时及时告警，有助于监护人员及时发现险情，争取在第一时间进行处理，从而降低死亡率。
1关键技术介绍
1.1云存储技术
云存储技术[6]是近几年兴起的一种网络化的存储概念，是在云计算（Cloud Computing）基础上衍生和发展出来的新兴技术。该技术结合发达的互联网技术、先进的集群应用和成熟的分布式文件系统等技术，使网络中海量的各类型存储设备协同工作，形成一个整体存储计算结构模型，共同对外提供数据的存储计算服务和接口访问功能[78]。本文通过无线网络将采集的数据传输给云平台实现云存储功能，可实现海量数据的存储计算。此外，相比于将算法嵌入到传感器终端模块程序中，在远程云平台上存储的数据处理算法可以不断优化、实时更新，确保数据的准确性和拓展性。
1.2光纤传感技术
光纤传感技术[9]是运用光纤传感器采集数据，再经解调后获得检测参数的一种新兴技术。光纤传感器原理为：光纤维材料将光源信号送入调制器，光源信号与待测参数相互作用，导致光的强度、波长、频率、相位、偏振态等参数发生变化，成为被调制的信号源，再经光纤维送入探测器解调，获得需要检测的参数[10]。作为卧床状态的传感采集部分，光纤相比于传统的压力传感器，具有更好的抗电磁干扰性能，并且重量轻、耐水、耐高温、耐腐蚀。另一方面，光纤的数据传输量大、灵敏度高、实时性好、功耗低，非常适合作为压力传感器。
1.3SpringMVC技术
MVC是Model View Controller的缩写，代表着“模型-视图-控制器”[11]。MVC创新性地将逻辑代码和前端界面合成到一起，使传统的映射输入、处理和输出聚集到一个部件中，因而具备独特而又强大的功能[1213]。MVC技术作为一种新型的软件设计规范，设计人员在进行项目开发时可以分析显示设计中各部分的组织代码，根据客户需求定制界面，使用MVC技术打包文件，而不需要重新编写业务逻辑。本文利用Spring MVC技术实现云平台的数据读取、存储和查询功能。
2血压监测系统设计
2.1总体设计
如图1所示，系统以“光纤感知终端+数据处理中继+云平台+异构应用终端”为架构，结合云存储和传感器技术，设计了包括采集层（采集终端、传输中继）、云平台（云计算分析存储单元）和应用层（异构终端平台应用）3部分的系统框架，通过构建人体光学压力算法模型，利用光学检测原理借助光纤传感器采集形变数据，结合特征算法进行信息分离，实现人体卧床状态的检测、监护和风险报警；利用云平台强大的计算能力分析大量采集数据并实时分发，并在云平台上实时、动态更新算法；不断优化采集算法，对采集的数据进行扩展分析。通过在床垫下铺设传感器采集用户卧床数据，然后利用WiFi、蓝牙传输给云平台进行数据处理与分发，医院、养老机构、用户子女即可通过手机、电脑、PAD等设备接收卧床数据及报警信息。
2.2感知层设计
主控制板采用的核心芯片是瑞芯微科技四核ARM Cortex-A9架构的RK3188，主频1.8GHz，搭载安卓4.4操作系统，外围围绕系统功能搭建不同外设及接口电路。如图2所示，主控模块通过串口、蓝牙、USB等不同传输方式与采集终端进行数据交互，实现卧床状态、心率、脉搏、呼吸率等人体生理参数及测量指令的接收与发送。GPIO口可实现声音采集输出和液晶显示交互等功能，配置了液晶显示屏、触摸屏、麦克风、扬声器等外设，并将检测数据实时上传云平台。
3卧床状态监测系统实现
3.1應用层实现
3.1.1用户端总体流程
用户端总体流程如图3所示，用户通过用户名和密码登录APP或服务网站，进入卧床状态监护配置界面，启动蓝牙、WiFi连接线程进行蓝牙配对及网络连接测试，并配置WiFi网络使床垫传感器采集数据能够通过无线网络传输到云平台。配置成功后开启数据接收线程，无访问请求或无报警信息时进入待机模式，产生数据请求或推送时进行数据解析并显示到界面上。
3.1.2数据上传过程
采集数据后，由采集层的光纤传感器将数据以数据包形式通过传输中继发送给云平台，解析协议代码如下：
function = “形变程度”；
num = “0x32”；
float distortion = （float） 18；
Date = String.format（“%d/%d/%d %02d：%02d”， 2000+response[23]， response[24]， response[25]， response[26]， response[27]）；
aData = （（response[29]<<8）|（response[28]&0xff））/distortion；
Distortiondata_list.add（Date+“”+aData）；
UARTLoopbackActivity.db_bed.execSQL（“INSERT INTO SHtable（userid，collectTime，
value） values（？， ？， ？）”， new Object[]{UARTLoopbackActivity.userLoginID，Date，aData}）；
Set set1 = new HashSet（Distortiondata_list）；
DistortionActivity.editor.putStringSet（“Distortion_DATA”， set1）；
3.2平台端实现
3.2.1缓存机制
系统采用高并发的缓存机制，以降低应用程序对物理数据源的访问频次，提高应用的运行性能。在缓存区内的数据是将数据库中的数据进行复制，应用程序在运行过程中对缓存进行数据读写[14]。系统缓存流程如图4所示。
程序开始后对数据库的信息进行同步操作，算法控制程序读取系统内部定时器存储的定时时间，并根据定时器时间值判定缓存区状态。如果缓存状态正常，程序调用函数将状态值参数定义为0，同时同步预约剩余信息至缓存；反之，则将状态值参数定义为1，结束流程。
缓存开始后，对数据库信息进行同步操作，然后获取缓存状态，根据系统的定时器定时时间进行缓存区状态判断。如果缓存状态正常，则调用函数将状态位定义为0，同时同步预约剩余信息至缓存；反之，则将缓存状态位定义为1操作，结束流程。
3.2.2签名算法
当用户操作界面、系统发出请求参数时，首先会将用户端传送过来的请求参数进行签名处理，然后将签名值以及最初发送的参数同时发送到系统后台，系统后台对参数进行签名，并将结果与之前接收到的签名值进行对比。如果两次结果一致，则请求许可，反之则失败。具体签名流程如图5所示。
图5签名算法流程
用户进行预约挂号，在预约、查询科室、选择医生时，对请求参数进行签名。首先，将参数进行排序加密计算签名值，并获取签名对象集合。然后对集合进行判断，如果集合为空，则签名结束；如不为空，则按字符串进行排序，将排序后的参数进行拼接加密钥，最后进行MD5加密。
4系统运行效果
如图6（a）为卧床状态监护界面，监护过程中实时展示所有绑定用户的卧床状态，显示用户名称、卧床状态、开关机状态、心率、呼吸率等参数信息，异常数据将显示红色报警并推送报警信息，告知监护人员及时发现险情；图6（b）为单个用户24小时卧床状态、心率、呼吸率、运动行为的信息统计；图6（c）为单个用户一周卧床状态、心率、呼吸率、运动行为的信息统计，包括历史数据柱状图和特殊时间节点曲线图两种展现方式，方便用户统计心率、呼吸率等变化趋势。
图6系统运行效果图
5结语
本文通过传感器和云计算技术将卧床状态、心率、呼吸率等数据由采集终端使用签名加密传输到云平台，并根据请求或推送分发给用户端。采集到的卧床状态、心率、呼吸率等参数，通过云平台上的算法实时进行数据分析、高速存储与追踪管理，并将数据推送给用户个人、指定管理员、陪护人员及相关养老机构，实现了卧床状态的实时监测和风险预警。下一步将在本文研究基础上，利用更加先进的科研成果优化传感器采集精度，完善云平台分析算法，使用户获得更好的体验。
参考文献参考文献：
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責任编辑（责任编辑：黄健）
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更新时间：2025/3/15 18:56:41