基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法和系统与流程

本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法和系统。

技术背景

智慧养老是适应现代信息科技和老年人需求产生的新理念，核心在于运用各类终端，使老人的日常生活处于远程监控状态，将老人、政府、社区等紧密联系起来，为老年人提供安全便捷、健康舒适服务的新型现代养老模式。

日本推行小规模多功能型机器人辅助养老护理，为老人登门访问看护；美国积极推进老年人健康物联网技术的研发，建立移动医联网，为老年人提供监护。从世界智能养老产品的发展状况来看，目前还处在初期研究阶段。

然而目前我国智能养老产品单一，例如携带式心脏监护器hoter、小天才手表实施定位、喵星科技安全镯等，这些产品或是便携式健康检测设备，往往只能获取具体应用领域的特定数据；或是一些养老手环没有对数据进行深度分析，获得的数据只是用来日常查看或与正常情况比对预防突发危险，且没有数据回馈业务，这些产品均不能满足老年人的各项需求。

目前世界养老市场上的各类产品均侧重于数据监测，还没有一种通过进行大规模的数据分析来满足老年人全方位个性化需求，实现养老服务从点对点、包对包到包对点的转变的系统与方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有养老服务市场产品的上述缺陷，提出了一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法和系统。

本发明设计了一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务系统，目的是解决当代家庭结构中造成的工作约束，导致子女难以全天候在老人身边陪伴，不能通过现有通讯设备即时了解老人的健康状况，做出正确的反馈保护，造成一些无法挽回的遗憾等问题。

本发明的基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法，将对老年人远程监测获得的海量信息数据，包括对老年人的生活状态、身体机能和心理状态的监测数据，通过整合进行大规模的数据分析，来满足老年人全方位个性化的服务需求。本发明提出的方法可以使监护人通过身边存在的各种网络实时了解老人的身体状况，并在紧急情况下，如身体不适需要救护及突然发病到底等状态，自动向用户家人发送消息或向医院拨打电话请求救护，及时采取相应措施。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务系统，包括：智能终端、第三方应用、网络服务中心、数据中心、运营中心，其中，

智能终端包含：智能穿戴设备、智能监控设备；网络服务中心包含：应用服务器a、应用服务器b、应用数据库服务器以及反向代理服务器；数据中心包含：核心数据库、应用服务器c、大数据存储服务器、接口服务器；运营中心包含：应用服务器d；第三方应用包含外部应用；

智能终端通过反向代理服务器连接应用服务器a、应用服务器b、接口服务器，设备获取佩戴者的相关数据，并通过网络将数据包装成请求，提交到应用服务器a、应用服务器b和接口服务器上，执行服务器上预设定逻辑，智能终端设备获取回调数据，根据回调数据调动相应的传感器执行操作，或将提示指令显示在终端设备的显示屏幕上；

外部应用通过反向代理服务器与应用服务器a、应用服务器b和接口服务器相连，将收集到的数据通过网络将数据包装成请求提交到应用服务器a、应用服务器b和核心数据库、大数据存储服务器上，上述服务器将接收到的数据显示、处理、接受指挥指令后，生成返回终端的数据，返回给智能终端层和外部数据层的各设备，上述设备根据返回数据实施显示和操作；

外部数据经反向代理服务器数据传送到应用服务器a后进行处理，将处理结果通过接口服务器传送到核心数据库和大数据存储服务器；应用服务器b处理数据后送入到网络服务中心的应用数据服务器中；应用服务器c用于处理大数据存储服务器中的数据，将处理后的数据放入核心数据库中；

网络服务中心通过接口服务器访问或读取数据中心内部的数据，必须(4.1)；接口服务器为核心数据库和大数据存储服务器提供数据读写、上传下载通道；

核心数据库用于存储系统保密数据以及用于隔离各外部终端和第三方应用的数据；大数据存储服务器用于存储大数据，应用程序服务器c与核心数据库和大数据存储服务器相连，将大数据存储服务器的数据处理后送入核心数据库。

作为优选，包括：所述的运营中心还包括：液晶屏阵列控制器、液晶屏1…n；其中，应用服务器d核心数据库交换数据，将结果通过液晶屏阵列控制器显示在液晶屏1…n(5.3)上；液晶屏阵列控制器为可视化数据显示核心控制器，其将获取到的数据处理绘制图表后分发到液晶屏1…n上，通过该运营中心进行老人状况分析和监控，采取相应的措施并向系统发送控制指令，传给智能终端和第三方应用。

作为优选，智能终端获取佩戴者数据，包括：设备经纬度、设备载体移动速度、设备正前方视频资料、设备使用者体表温度、心率、血压、行走步数、睡眠质量数据。

一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法，包括以下步骤：

步骤1：终端数据上传服务器

智能终端和第三方应用向核心数据库传输数据后进入步骤2.1，或向大数据存储服务器传输数据后进入步骤2.2、或向应用服务器a、b传输数据后进入步骤2.3；该步骤的作用是采集终端数据，发送给各种服务器；

步骤2：应用服务器接收到数据后进行处理产生待处理数据

步骤2.1应用服务器a收到递交的数据后进行处理，将处理结果收到的数据递交传输给核心数据库接口服务器，转步骤3.1；

步骤2.2应用服务器b收到递交的数据后进行处理，根据指令读写操作数据库，操作数据库，将数据将处理结果保存在应用数据库服务器的数据库中，转步骤3.2；

其中，应用服务器a类将数据处理后提交到核心数据库，应用服务器b类将数据处理后保存到本地数据库；

步骤2.3应用服务器c处理大数据存储服务器中的数据，将处理结果收到的数据递交传输给核心数据库接口服务器，转步骤3.1；

步骤3：各应用服务器处理数据并产生准备回传各终端的数据，存储在不同层次的存储设备中；其中：

步骤3.1应用服务器d从核心数据库中提取数据，分析数据并进行数据可视化，同时传送给液晶屏阵列控制器，液晶屏阵列控制器将数据分别显示到液晶屏1…n，通过显示器观察系统运行状态，向系统提交指挥命令传输到应用服务器d，应用服务器d将控制结果写入核心数据库，准备通过接口服务器被应用服务器a获取，进入步骤4；

步骤3.2应用服务器b处理数据，根据预设业务逻辑根据读写应用数据库服务器的响应结果，产生回传数据回传给终端设备，转步骤4.2；

其中，步骤3.1由运营中心实施显示和产生控制指令，存储在核心数据库中，应用服务器a通过接口服务器提取指令回传智能终端和外部应用；步骤3.2由应用服务器b在网络服务中心；

步骤4：应用服务器数据处理完毕将存储在各层次存储设备中的回传数据向各终端和外部数据接口进行传输，实现控制命令发送和回传数据的显示，开始回传数据；其中：

步骤4.1应用服务器a通过接口服务器获取控制指令和回传数据指令后，根据指令所要求的指令读写数据库，将其得到的数据返回发送给智能终端的各终端设备和第三方应用的外部应用上，智能终端通过应用服务器a获取控制指令，转进入步骤5；

步骤4.2智能终端各设备通过接口服务器网络响应直接获取控制指令和回传数据，转步骤5；智能终端定时从核心数据库获取控制指令，进入步骤5。

步骤4.3智能终端通过应用服务器b将控制指令和回传数据获取控制指令发送给智能终端的各智能终端和第三方应用的外部应用进入步骤5；，转步骤5；

步骤5：终端响应回传数据

步骤5智能终端的各终端设备、第三方应用的外部应用根据接收到各服务器的回传的数据和控制指令，对数据进行显示更新，同时执行控制指令，指令或调动传感器执行。

本发明的与现有技术相比的优势：

1)本系统的终端直接通过手机网络介入互联网络独立工作，不依赖于其他设备，减少冗余性。

2)本系统可全方位收集来自于老人的信息，建立实时动态数据库，并且具有自动学习功能，能够识别异常现象并及时报警，在老人遭遇险情的第一时间通知家人和运营中心。

附图说明

图1基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法的系统连接关系图；

图2基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法和系统的流程图。

具体实施方式

下面结合图1～图2详细说明本实施例。

如图1所示，本发明提供一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务系统：包括：智能终端(1)、第三方应用(2)、网络服务中心(3)、数据中心(4)、运营中心(5)；其中：

智能终端1包含：智能穿戴设备(1.1)、智能监控设备(1.2)和其他智能设备(1.3)包括:智能家居设备等；其中：

智能穿戴设备(1.1)、智能监控设备(1.2)和其他智能设备(1.3)经由反向代理服务器(3.1)连接到应用服务器a类(3.2)、应用服务器b类(3.3)、接口服务器(4.1)，设备获取佩戴者的相关数据，并通过网络将数据包装成请求，提交到应用服务器a类(3.2)、应用服务器b类(3.3)和接口服务器(4.1)上，执行服务器上预设定逻辑，智能终端设备1获取回调数据，根据回调数据调动相应的传感器执行操作，或将提示指令显示在终端设备的显示屏幕上。

所述的第三方应用(2)包括外部应用(2.1)包括：老人智能穿戴手表；其中：外部应用(2.1)通过反向代理服务器(3.1)与应用服务器a类(3.2)、应用服务器b类(3.3)和接口服务器(4.1)相连，将收集到的数据通过网络将数据包装成请求提交到应用服务器a类(3.2)、应用服务器b类(3.3)和核心数据库(4.2)、大数据存储服务器(4.3)上，上述服务器将接收到的数据显示、处理、接受指挥指令后，生成返回终端的数据，返回给智能终端层和外部数据层的各设备，上述设备根据返回数据实施显示和操作。

所述的网络服务中心3包括反向代理服务器(3.1)、应用服务器a类(3.2)、应用服务器b类(3.3)和应用数据库服务器(3.4)；其中：反向代理服务器(3.1)将外部数据传输到内部的应用服务器或接口服务器上，隐藏内部服务器内部地址和端口，降低服务器和数据库被攻击的风险，达到内网安全和负载均衡的效果；

应用服务器a类(3.2)与应用服务器b类(3.3)的区别是，前者将接收到的数据通过接口服务器(4.1)处理后送入数据中心(4)，后者处理数据后不送入数据中心(4)，而是保存在网络服务中心(3)的应用数据服务器(3.4)中；外部数据经反向代理服务器(3.1)将数据传送到应用服务器a类(3.2)后进行处理，将处理结果通过数据中心(4)的接口服务器(4.1)传送到核心数据库(4.2)和大数据存储服务器(4.3)，应用服务器c类(4.3)用于处理大数据存储服务器(4.3)中的数据，将处理后的数据放入核心数据库(4.2)中。

所述的数据中心4包括接口服务器(4.1)、核心数据库(4.2)、大数据存储服务器(4.3)、应用服务器c类(4.4)；其中：

网络服务中心(3)访问或读取数据中心(4)内部的数据，必须通过接口服务器(4.1)；接口服务器(4.1)为核心数据库(4.2)和大数据存储服务器(4.3)提供数据读写、上传下载通道。

核心数据库(4.2)用于存储系统全部关键保密数据，也用于隔离各外部终端(1)和第三方应用(2)的数据；大数据存储服务器(4.3)用于存储大数据，应用程序服务器c类(4.4)通过数据中心(4)局域网与核心数据库(4.2)和大数据存储服务器(4.3)相连，将大数据存储服务器(4.3)的数据处理后送入核心数据库(4.2)。

所述的运营中心5包括应用服务器d类(5.1)、液晶屏阵列控制器(5.2)、液晶屏1…n(5.3)；其中：

应用服务器d类(5.1)通过内网与核心数据库(4.2)交换数据，将结果通过液晶屏阵列控制器(5.2)显示在液晶屏1…n(5.3)上；液晶屏阵列控制器(5.2)为可视化数据显示核心控制器，其将获取到的数据处理绘制图表后分发到液晶屏1…n(5.3)上，供运营中心(5)的工作人员进行老人状况分析和监控，采取相应的措施并向系统发送控制指令，传给智能终端(1)和第三方应用(2)。

如图2所示，一种基于智能终端和大数据分析的协同养老服务方法，包括以下步骤：

步骤1：终端数据上传服务器

智能终端(1)和第三方外部应用程序(2.1)通过网络向核心数据库(4.2)传输数据后进入步骤2.1，或向大数据存储服务器(4.3)传输数据后进入步骤2.2、或向应用服务器(a、b类)传输数据后进入步骤2.3；该步骤的作用是采集终端数据，发送给各种服务器；

步骤2：应用服务器接收到数据后进行处理产生待处理数据

步骤2.1应用服务器a类(3.2)收到递交的数据后进行处理，将处理结果收到的数据递交传输给核心数据库接口服务器(4.1)，转步骤3.1；

步骤2.2应用服务器b类(3.3)收到递交的数据后进行处理，根据指令读写操作数据库，操作数据库，将数据将处理结果保存在应用数据库服务器(3.4)的数据库中，转步骤3.2；

步骤2.1与步骤2.2的区别，即应用服务器a类(3.2)与应用服务器b类(3.3)的区别在于：应用服务器a类将数据处理后提交到核心数据库，应用服务器b类将数据处理后保存到本地数据库；

步骤2.3应用服务器c类处理大数据存储服务器(4.3)中的数据，将处理结果收到的数据递交传输给核心数据库接口服务器(4.1)，转步骤3.1；

该步骤的作用是各服务器接收到各终端的数据后进行存储，准备进行数据处理；

步骤3：各应用服务器处理数据并产生准备回传各终端的数据，存储在不同层次的存储设备中；其中：

步骤3.1应用服务器d类(5.1)从核心数据库(4.2)中提取数据，分析数据并进行数据可视化，通过通过显示数据线传送给液晶屏阵列控制器(5.2)，液晶屏阵列控制器(5.2)将数据分别显示到液晶屏1…n(5.3)，系统管理员和运营人员通过显示器观察系统运行状态，向系统提交指挥命令传输到应用服务器d类(5.1)，应用服务器d类(5.1)将控制结果写入核心数据库(4.2)，准备通过接口服务器(4.1)被应用服务器a类(3.2)获取，进入步骤4；

步骤3.2应用服务器b类(3.3)处理数据，根据预设业务逻辑根据读写应用数据库服务器的响应结果，产生回传数据回传给终端设备，转步骤4.2；

步骤3.1和步骤3.2的区别是：步骤3.1由运营中心层(5)实施显示和产生控制指令，存储在核心数据库(4.2)中，应用服务器a类(4.1)通过接口服务器(4.1)提取指令回传智能终端层(1)和外部应用层(2)；步骤3.2由应用服务器b类(3.3)在网络服务中心层(3)

步骤4：应用服务器数据处理完毕将存储在各层次存储设备中的回传数据向各终端和外部数据接口进行传输，实现控制命令发送和回传数据的显示，开始回传数据；其中：

步骤4.1应用服务器a类(3.2)通过接口服务器(4.1)获取控制指令和回传数据指令后，根据指令所要求的指令读写数据库，将其得到的数据返回发送给各智能终端网络模块和外部应用(2.1)上，智能终端通过应用服务器a类(3.2)获取控制指令，转进入步骤5；

步骤4.3智能终端层(1)各设备通过接口服务器(4.1)网络响应直接获取控制指令和回传数据，转步骤5；智能终端定时从核心数据库(4.2)获取控制指令，进入步骤5。

步骤4.2智能终端通过应用服务器b类(3.3)将控制指令和回传数据获取控制指令发送给各智能终端和外部应用(2.1)进入步骤5；，转步骤5；

步骤4.1、步骤4.2、步骤4.3的区别是：控制指令和返回数据分别由应用服务器a类(3.2)发送、智能终端层(1)各设备主动读取、应用服务器b类(3.3)发送；

步骤5：终端响应回传数据：

步骤5智能终端层(1)的各终端设备、外部应用层(2)的应用根据接收到各服务器的回传的数据和控制指令，对数据进行显示更新，同时执行控制指令，指令或调动传感器执行。

实施例1：

如图1所示基于智能终端和大数据分析的协同养老服务系统由智能终端1、第三方应用2网络服务中心3、数据中心4、运营中心5五个部分构成；

1.1智能终端1

本实施例中选用华为品牌watch2pro型号作为智能穿戴设备，其兼容平台为android、ios，设备支持独立通话、运动监测、移动支付、gps定位功能。小米品牌米家小白摄像机作为智能监控设备，其兼容平台为android、miui、ios，摄像头为360°全景摄像，1080p高清摄像，可双向双工通话。其连接关系如下：

智能穿戴设备华为品牌watch2pro(1.1)、智能监控设备米家小白摄像机(1.2)和其他智能设备(1.3)经由反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)连接到应用服务器a类hpproliantdl380g5(3.2)、应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)、接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)，设备获取佩戴者的相关数据，包括设备经纬度、设备载体移动速度、设备正前方视频资料、设备使用者体表温度、心率、血压、行走步数、睡眠质量数据，并通过网络将数据包装成请求,提交到应用服务器a类hpproliantdl380g5(3.2)、应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)和接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)上，执行服务器上预设定逻辑，智能终端设备1获取回调数据，根据回调数据调动相应的传感器执行操作，或将提示指令显示在终端设备的显示屏幕上；

1.2第三方应用2

本实施例中选用嘎趣智能睡眠监测器其连接关系如下：

外部应用嘎趣智能睡眠监测器(2.1)通过反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)、与应用服务器a类hpproliantdl380g5(3.2)、应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)和接口服务器(4.1)相连，将收集到的数据通过网络将数据包装成请求提交到应用服务器a类hpproliantdl380g5(3.2)、应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)和核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)、大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)上，上述服务器将接收到的数据显示、处理、接受指挥指令后，生成返回终端的数据，返回给智能终端和外部数据层的各设备，上述设备根据返回数据实施显示和操作；

1.3网络服务中心3

本实施例中选用hpproliantdl380g5型号作为应用服务器，安装microsoftwindowsserver2016系统，采用xeonb5405处理器，3块sata146tb硬盘，内存为64g。dell/戴尔r730/740服务器作为应用数据库服务器，内存分配8g，cpu型号是至强e5-2600v3，接口是sata2，机架式服务器结构是2u。选用华为fusionserverrh2288v3作为反向代理服务器，cpu型号是xeone5-2620v2，内存容量4gb，接口是sata，机架式服务器结构是2u。其连接关系如下：

反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)将请求分发到对应外部数据传输到内部的应用服务器或接口服务器上，隐藏内部真实服务器内部地址和端口，降低服务器和数据库被攻击的风险，达到内网安全和负载均衡的效果；

应用服务器a类hpproliantdl380g5(3.2)是核心数据库对外数据接口的应用和管理服务器与应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)的区别是，前者将接收到的数据通过接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)处理后送入数据中心(4)，后者处理数据后不送入数据中心(4)，而是保存在网络服务中心(3)的应用数据库服务器dell/戴尔r730/740(3.4)中；，外部数据经由反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)的请求分发到将数据传送到应用服务器a类hpproliantdl380g5(3.2)后进行处理，将处理结果通过，其执行预设定的逻辑代码，调取数据中心(4)中的的接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)传送到核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)和大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)的数据库接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)，应用服务器c类thinkserverrd450e5-2650v4(4.3)用于处理大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)中的数据，将处理后的数据放入核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)中，将处理结果指令经由与反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)相连的相应的智能终端1中的设备；

应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)为应用数据库服务器dell/戴尔r730/740(3.4)的应用和管理服务器，经由反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)的请求分发到应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)后，其执行预设定的程序，将处理结果经由反向代理服务器华为fusionserverrh2288v3(3.1)的记录返回智能终端1，将处理后的数据放入应用数据库服务器dell/戴尔r730/740(3.4)的数据库中；

应用数据库服务器dell/戴尔r730/740(3.4)为应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)数据库的管理服务器，提供应用服务层b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)数据库的管理接口，只接收应用服务器b类thinkserverrd450e5-2650v4(3.3)的管理和调度；

1.4数据中心4

本实施例中选用thinkserverrd450e5-2650v4型号作为应用服务器，cpu型号是xeone5-2609v3，内存容量4gb，接口是sata，刀片式服务器结构是2u。选用hpproliantdl388gen9(719064-b21)作为核心数据库，cpu型号是xeone5-2620v3，内存容量16gb，接口是sata，机架式服务器结构是2u。选用华为fusionserverrh2288v3作为接口服务器，cpu型号是xeone5-2620v2，内存容量4gb，接口是sata，机架式服务器结构是2u。选用联想systemx3850x6(6241i23)作为大数据存储服务器，cpu型号是xeone7-4820v4，内存容量64gb，接口是sata，机架式服务器结构是4u。其连接关系如下：

网络服务中心(3)访问或读取数据中心(4)内部的数据，必须通过接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)；接口服务器华为fusionserverrh2288v3(4.1)为核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)和大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)提供数据读写、上传下载通道。

核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)用于存储系统全部关键保密数据，也用于隔离各外部终端(1)和第三方应用(2)的数据；大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)用于存储大数据，应用程序服务器c类thinkserverrd450e5-2650v4(4.4)通过数据中心(4)局域网与核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)和大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)相连，将大数据存储服务器联想systemx3850x6(6241i23)(4.3)的数据处理后送入核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)。

大数据存储服务器联想systemx38504.3通过开源版的redhat系统--centos作为底层平台，利用sqoop进行数据导入，使用hadoop系列开源系统sparkql进行数据预处理，在使用贝叶斯统计分类方法、协同过滤、神经网络、决策树、基因算法、区别分析、群集侦测技术进行数据建模分析，计算出最拟合结果的模型，再将结果进行可视化(analyticvisualizations)，传输到运营中心5。

1.5运营中心5

本实施例中选用thinkserver的rd450e5-2650v4型号作为应用服务器，cpu型号是xeone5-2609v3，内存容量4gb，接口是sata，刀片式服务器结构是2u。选用达格美ks-350ct-i1stk350c-01为液晶屏阵列控制器，所附lcdc主板是lcdc350c-01，线缆ks-x7cb。选用与控制器配套的lmtm035qvgncb-4r为液晶屏。其连接关系如下：

应用服务器d类thinkserver的rd450e5-2650v4(5.1)通过内网与核心数据库hpproliantdl388gen9(719064-b21)(4.2)交换数据，将结果通过液晶屏阵列控制器达格美ks-350ct-i1stk350c-01(5.2)显示在液晶屏1…n达格美lmtm035qvgncb-4r(5.3)上；液晶屏阵列控制器达格美ks-350ct-i1stk350c-01(5.2)为可视化数据显示核心控制器，其将获取到的数据处理绘制图表后分发到液晶屏1…n达格美lmtm035qvgncb-4r(5.3)上，供运营中心(5)的工作人员进行老人状况分析和监控，采取相应的措施并向系统发送控制指令，传给智能终端(1)和第三方应用(2)。