一种在线监测人体存在活动状态系统的制作方法

本发明涉及物联网监测领域，具体涉及一种在线监测人体存在活动状态系统。

背景技术：

1、近年来，随着智能监测和物联网的发展，对于室内环境中检测人体存在活动的需求日益增长。市场上常用的人体感知技术有如下几种。

2、红外感应，采用热释电红外感应原理，通过收集红外能量变化触发感应器动作，人体都有恒定的体温，一般在36--37度，所以会发出特定波长的红外线，被动式红外探头就是探测人体发射的红外线而进行工作的。受环境温度影响，当夏天环境温度接近人体体温时，人进入感应范围无红外能量变化，所以夏天人体感应表现不灵敏。

3、多普勒微波感应，常见频段5.8ghz、10ghz、24ghz、原理是采用多普勒原理，当检测到周围一定范围内有物体移动时就会触发电路工作，获得目标速度改变雷达信号波形，从而触发雷达感应器动作；其只对运动的人进行感应，可以穿透塑料隐藏式安装，比较美观；不能感应静坐、睡眠状态中的人。

技术实现思路

1、针对上述情况，本发明的目的在于提供一种监测人体存在活动状态系统，其可以在用户不受干扰的情况下，自动采集室内人体存在活动情况，解决系统电池功耗问题，数据上传至云端，能够进行数据的有效性分析和人体的健康性分析，并便于查看、分享。

2、为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：提供一种在线监测人体存在活动状态系统，其结构包括：一体化装置、云端服务器及用户手机端。

3、所述一体化装置，结构以微控制器为核心，微控制器与人存在检测模块通过串口直接通信，并外接本地存贮单元；同时，微控制器在对采集到的数据在原地存储后，再将数据传输到网关通信部分；所述微控制器运行7156物联网通信协议，通过此通信协议，一体化装置可将检测到的人体存在活动信号进行现场处理后，发往云端服务器，并接受云端服务器来的数据和控制命令。所述7156物联网通信协议就是指串口通讯数据：串口数据位是7，串口停止位是1，串口校验位是5和6。

4、所述人存在检测模块，选用毫米波雷达技术人存在检测模块，用于检测区域内无人存在或有人存在；所述人存检测模块，配置有多型号模块、串口输入输出，可配置检测灵敏度、检测距离、检测时间等参数；所述人存在检测模块，针对人体的检测包括：（1）人体静止检测：检测人员如睡觉、一动不动等静止不动状态；（2）人体微动检测：检测人员如抬手、晃手头等微小幅度的动作；（3）人体运动检测：检测人员如走路、移动等小幅度或大幅度的运动。

5、所述微控制器，其由单片机组成；所述单片机可以采用arm系列或51系列单片机。

6、所述本地存贮单元，对数据进行预处理，再将处理后的数据上传到云端服务器。

7、所述网关，通信手段包括：tcp/ip、cat-1及4g/5g；本系统的网关部分提供了标准的rj45接口，便于与各种通信模块连接，并与电信运营商以及云端服务器提供商的云平台对接；在通信标准上，采用了7156物联网通信协议，便于与其他各种相关物联网设备关联。

8、所述云端服务器，采用商业化服务的云平台，主要用于收集各一体化装置的测量数据、用户管理、分析报告、将结果推送到用户手机。所述云端服务器程序在接收到前端一体化装置发送过来的人体存在活动数据后，首先根据用户身份保存这些数据，然后，服务器上的分析诊断程序根据历史数据以及其他相关检测数据进行分析，并提供给一份分析报告和建议内容，再立即将报告通过电信运营商推送到预先绑定的用户手机端。

9、所述用户手机端，选用手机app、微信小程序或微信服务器形式，主要用于客户接收室内人体存在活动数据和平台推荐分析报告；随着鸿蒙系统开源，也可接入支持鸿蒙系统的手机应用。

10、所述微控制器与人存在检测模块之间的信号连接；信号分为控制信号和数据信号；所述微控制器与本地存贮单元之间的信号连接，信号分为控制信号和数据信号，两者之间的通信方式采用并口通信或高速串口通信，当微控制器从人存在检测模块读取到相关的数据后，将这些数据立即高速传送给本地存贮单元作为长期保存，然后，微控制器通过网关，将需要上传的数据上传到云端服务器。所述微控制器和网关之间通过数据或控制总线连接，传输数据；这种总线根据网关通信部分的选型不同而不同，有并口通信和串口通信两种方式。所述网关和云端服务器之间通过电信运营商的无线物联网或有线宽带网络连接；所述无线物联网可以选择cat-1、4g/5g与电信运营商通信传输，无线加有线方式可以选择wifi+有线宽带与电信运营商通信传输。所述云端服务器和用户手机端之间通过电信运营商的手机4g/5g/wifi信号连接。

11、 人存在检测模块向检测区域发射 24ghz 的 fmcw 无线电波，并接收区域内的所有运动、微动、极弱微动的目标反射的无线电波，经传感器系统中的毫米波mmic电路转换为电信号，并由数字信号算法处理单元进行信号处理，解算出目标信息（存在、微动、运动、静止等状态）。

12、 由于人体呼吸作用，会引起胸腔及身体其他部位的微弱起伏运动，通过hs2xx3a系列模块能够高灵敏地检测到该微弱运动。因此 hs2xx3a系列模块可检测区域内有人或无人存在，并对于人睡觉、坐立不动等静止状态，也可准确感知；所述hs2xx3a系列模块是使用在安卓主板上的毫米雷达波技术，向检测区域发射24ghz的fmcw无线电波，并接受区域内的所有运动，微动，极弱微动的目标反射的无线电波，经传感器系统中的mmic电路转换为电信号。

13、同时，采用神经网络分类器，最基本的神经网络是被应用广泛的基于vanilla的神经网络系统，也可以称为单隐藏层后向传播网络，即单层感知器。神经网络通过学习的方式将模式的特征隐藏在一些事先设定好的网络参数中，通过这种方式可以描述比较复杂的特征。如：运动状态的呼吸频率，静止状态的呼吸频率，正常情况下的血氧含量，特殊情况下的血氧含量。通过hs2xx3a系列模块采集到多种人体数据，由于神经网络分类器是基于模糊数学的基础上，故日常人存检测数据可存储为海量数据样本。以数据为基础的模型，建立在多因素树立分析基础上，即采用统计学概率理论的方法来得出患病危险性与危险因素之间的关系模型。为了能包括更多的危险因素，并提高评价的准确性。采取数理手段，通过常见的多元回归，基于模糊数学的神经网络分类及基于framingham的模型等，达到前瞻性研究的目的。

14、人存在检测模块，实现在线监测的具体方式如下：

15、1) 检测位移：连续发射并接收反射电磁波，根据收发电磁波时间差乘以光速，计算出人体目标的微动位移；

16、2) 位移规律：根据人体微动位移，计算出人体“时间-位移”规律，判断身体起伏规律；

17、3) 人员检测：根据“时间-位移”规律，分析出有无人存在、人是静止不动或者是运动状态。

18、神经网络分类器模块“检测人存在”的监测方式如下：

19、神经网络由大量神经元组成，每个神经元可以看做是人存检测的一个输入值；通过输入端与神经元之间的连接权值，并通过激励函数f（u）对总输入u的映射，从而建立人存检测的神经网络实现。设定参数阈值，对于超出一定阈值区间的检测数据，直接触发信号，发出警报信号；通过对检测存储数据的分析，不断发现并确定与检测数据超出阈值的危险因素，适当的前瞻性预测建立风险预测模型；当模型中的数值出现异常时，可以判断人存检测达到预警值。海量收集人体存在的数据，不断优化，验证，定制化评估人存检测模型的正确性和准确性。

20、本发明的有益效果是：在室内环境中，可以在用户不受干扰的情况下，自动采集室内人体存在活动情况，且不用关心电池功耗问题；监测数据上传至云端，实时进行数据的有效性分析和人体的健康性分析；用户可通过手机端实时查看数据，方便随时查看和分享；并且可由专门的平台数据维护方为人群提供服务，例如当被监测对象情况出现异常时，平台工作人员可以立即采取应对措施。