基于云存儲的臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

高天雷+高曦光+周書旺+馬明富+趙凱

摘要：針對日益突出的養(yǎng)老監(jiān)護(hù)問題，為了更方便地監(jiān)測老人的臥床狀態(tài)及起居習(xí)慣，提出一種基于云存儲的臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，在降低養(yǎng)老院、醫(yī)院及第三方醫(yī)療機(jī)構(gòu)人力成本的前提下，實(shí)現(xiàn)老人臥床狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測，從而達(dá)到睡眠分析、行為數(shù)據(jù)監(jiān)控和遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)等目的。該系統(tǒng)監(jiān)測精度高、實(shí)時(shí)性好，可實(shí)現(xiàn)病房、養(yǎng)老院的無人化遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)，有助于建立養(yǎng)老新模式。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：

臥床狀態(tài)監(jiān)測；云存儲；Spring MVC

DOIDOI：10.11907/rjdk.172854

中圖分類號：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）011006203

0引言

調(diào)查研究報(bào)告顯示，2016年底我國60歲及以上老年人口達(dá)到2.3億，占總?cè)丝跀?shù)的1/6[1]。專家預(yù)測，我國60歲及以上老年人口平均每年增加約640萬，到2020年底將達(dá)到2.5億左右，約占總?cè)丝诘?7.2%[2]。人口老齡化是中國當(dāng)前和未來一段時(shí)間面臨的國情，老年人口持續(xù)高速增長給養(yǎng)老服務(wù)帶來了巨大挑戰(zhàn)[3]。隨著老齡化程度不斷加劇，再加上老年人“失能”、“空巢”、“少子”現(xiàn)象比較嚴(yán)重[4]，該群體又是高血壓、心臟病、糖尿病等慢性病的高發(fā)人群[5]，對于相關(guān)群體老年人的護(hù)理，尤其對于失能群體，監(jiān)護(hù)難度大、專業(yè)要求高。然而在傳統(tǒng)養(yǎng)老院的護(hù)理中，護(hù)理人員若夜間查房過頻將影響老人睡眠質(zhì)量，若查房疏忽則導(dǎo)致老人發(fā)生心梗、跌落床下等危險(xiǎn)時(shí)不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。針對以上問題，本文通過終端傳感器和遠(yuǎn)程云平臺設(shè)計(jì)了基于云存儲的臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，可有效檢測并監(jiān)護(hù)老人的臥床狀態(tài)、心率指標(biāo)等參數(shù)，并在出現(xiàn)險(xiǎn)情時(shí)及時(shí)告警，有助于監(jiān)護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情，爭取在第一時(shí)間進(jìn)行處理，從而降低死亡率。

1關(guān)鍵技術(shù)介紹

1.1云存儲技術(shù)

云存儲技術(shù)[6]是近幾年興起的一種網(wǎng)絡(luò)化的存儲概念，是在云計(jì)算（Cloud Computing）基礎(chǔ)上衍生和發(fā)展出來的新興技術(shù)。該技術(shù)結(jié)合發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、先進(jìn)的集群應(yīng)用和成熟的分布式文件系統(tǒng)等技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)中海量的各類型存儲設(shè)備協(xié)同工作，形成一個(gè)整體存儲計(jì)算結(jié)構(gòu)模型，共同對外提供數(shù)據(jù)的存儲計(jì)算服務(wù)和接口訪問功能[78]。本文通過無線網(wǎng)絡(luò)將采集的數(shù)據(jù)傳輸給云平臺實(shí)現(xiàn)云存儲功能，可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲計(jì)算。此外，相比于將算法嵌入到傳感器終端模塊程序中，在遠(yuǎn)程云平臺上存儲的數(shù)據(jù)處理算法可以不斷優(yōu)化、實(shí)時(shí)更新，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和拓展性。

1.2光纖傳感技術(shù)

光纖傳感技術(shù)[9]是運(yùn)用光纖傳感器采集數(shù)據(jù)，再經(jīng)解調(diào)后獲得檢測參數(shù)的一種新興技術(shù)。光纖傳感器原理為：光纖維材料將光源信號送入調(diào)制器，光源信號與待測參數(shù)相互作用，導(dǎo)致光的強(qiáng)度、波長、頻率、相位、偏振態(tài)等參數(shù)發(fā)生變化，成為被調(diào)制的信號源，再經(jīng)光纖維送入探測器解調(diào)，獲得需要檢測的參數(shù)[10]。作為臥床狀態(tài)的傳感采集部分，光纖相比于傳統(tǒng)的壓力傳感器，具有更好的抗電磁干擾性能，并且重量輕、耐水、耐高溫、耐腐蝕。另一方面，光纖的數(shù)據(jù)傳輸量大、靈敏度高、實(shí)時(shí)性好、功耗低，非常適合作為壓力傳感器。

1.3SpringMVC技術(shù)

MVC是Model View Controller的縮寫，代表著“模型-視圖-控制器”[11]。MVC創(chuàng)新性地將邏輯代碼和前端界面合成到一起，使傳統(tǒng)的映射輸入、處理和輸出聚集到一個(gè)部件中，因而具備獨(dú)特而又強(qiáng)大的功能[1213]。MVC技術(shù)作為一種新型的軟件設(shè)計(jì)規(guī)范，設(shè)計(jì)人員在進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)時(shí)可以分析顯示設(shè)計(jì)中各部分的組織代碼，根據(jù)客戶需求定制界面，使用MVC技術(shù)打包文件，而不需要重新編寫業(yè)務(wù)邏輯。本文利用Spring MVC技術(shù)實(shí)現(xiàn)云平臺的數(shù)據(jù)讀取、存儲和查詢功能。

2血壓監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1總體設(shè)計(jì)

如圖1所示，系統(tǒng)以“光纖感知終端+數(shù)據(jù)處理中繼+云平臺+異構(gòu)應(yīng)用終端”為架構(gòu)，結(jié)合云存儲和傳感器技術(shù)，設(shè)計(jì)了包括采集層（采集終端、傳輸中繼）、云平臺（云計(jì)算分析存儲單元）和應(yīng)用層（異構(gòu)終端平臺應(yīng)用）3部分的系統(tǒng)框架，通過構(gòu)建人體光學(xué)壓力算法模型，利用光學(xué)檢測原理借助光纖傳感器采集形變數(shù)據(jù)，結(jié)合特征算法進(jìn)行信息分離，實(shí)現(xiàn)人體臥床狀態(tài)的檢測、監(jiān)護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警；利用云平臺強(qiáng)大的計(jì)算能力分析大量采集數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)分發(fā)，并在云平臺上實(shí)時(shí)、動態(tài)更新算法；不斷優(yōu)化采集算法，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展分析。通過在床墊下鋪設(shè)傳感器采集用戶臥床數(shù)據(jù)，然后利用WiFi、藍(lán)牙傳輸給云平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分發(fā)，醫(yī)院、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)、用戶子女即可通過手機(jī)、電腦、PAD等設(shè)備接收臥床數(shù)據(jù)及報(bào)警信息。

2.2感知層設(shè)計(jì)

主控制板采用的核心芯片是瑞芯微科技四核ARM Cortex-A9架構(gòu)的RK3188，主頻1.8GHz，搭載安卓4.4操作系統(tǒng)，外圍圍繞系統(tǒng)功能搭建不同外設(shè)及接口電路。如圖2所示，主控模塊通過串口、藍(lán)牙、USB等不同傳輸方式與采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)臥床狀態(tài)、心率、脈搏、呼吸率等人體生理參數(shù)及測量指令的接收與發(fā)送。GPIO口可實(shí)現(xiàn)聲音采集輸出和液晶顯示交互等功能，配置了液晶顯示屏、觸摸屏、麥克風(fēng)、揚(yáng)聲器等外設(shè)，并將檢測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳云平臺。

3臥床狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)

3.1.1用戶端總體流程

用戶端總體流程如圖3所示，用戶通過用戶名和密碼登錄APP或服務(wù)網(wǎng)站，進(jìn)入臥床狀態(tài)監(jiān)護(hù)配置界面，啟動藍(lán)牙、WiFi連接線程進(jìn)行藍(lán)牙配對及網(wǎng)絡(luò)連接測試，并配置WiFi網(wǎng)絡(luò)使床墊傳感器采集數(shù)據(jù)能夠通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆破脚_。配置成功后開啟數(shù)據(jù)接收線程，無訪問請求或無報(bào)警信息時(shí)進(jìn)入待機(jī)模式，產(chǎn)生數(shù)據(jù)請求或推送時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)解析并顯示到界面上。

3.1.2數(shù)據(jù)上傳過程

采集數(shù)據(jù)后，由采集層的光纖傳感器將數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)包形式通過傳輸中繼發(fā)送給云平臺，解析協(xié)議代碼如下：endprint

function = “形變程度”；

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平臺端實(shí)現(xiàn)

3.2.1緩存機(jī)制

系統(tǒng)采用高并發(fā)的緩存機(jī)制，以降低應(yīng)用程序?qū)ξ锢頂?shù)據(jù)源的訪問頻次，提高應(yīng)用的運(yùn)行性能。在緩存區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)是將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，應(yīng)用程序在運(yùn)行過程中對緩存進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫[14]。系統(tǒng)緩存流程如圖4所示。

程序開始后對數(shù)據(jù)庫的信息進(jìn)行同步操作，算法控制程序讀取系統(tǒng)內(nèi)部定時(shí)器存儲的定時(shí)時(shí)間，并根據(jù)定時(shí)器時(shí)間值判定緩存區(qū)狀態(tài)。如果緩存狀態(tài)正常，程序調(diào)用函數(shù)將狀態(tài)值參數(shù)定義為0，同時(shí)同步預(yù)約剩余信息至緩存；反之，則將狀態(tài)值參數(shù)定義為1，結(jié)束流程。

緩存開始后，對數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行同步操作，然后獲取緩存狀態(tài)，根據(jù)系統(tǒng)的定時(shí)器定時(shí)時(shí)間進(jìn)行緩存區(qū)狀態(tài)判斷。如果緩存狀態(tài)正常，則調(diào)用函數(shù)將狀態(tài)位定義為0，同時(shí)同步預(yù)約剩余信息至緩存；反之，則將緩存狀態(tài)位定義為1操作，結(jié)束流程。

3.2.2簽名算法

當(dāng)用戶操作界面、系統(tǒng)發(fā)出請求參數(shù)時(shí)，首先會將用戶端傳送過來的請求參數(shù)進(jìn)行簽名處理，然后將簽名值以及最初發(fā)送的參數(shù)同時(shí)發(fā)送到系統(tǒng)后臺，系統(tǒng)后臺對參數(shù)進(jìn)行簽名，并將結(jié)果與之前接收到的簽名值進(jìn)行對比。如果兩次結(jié)果一致，則請求許可，反之則失敗。具體簽名流程如圖5所示。

圖5簽名算法流程

用戶進(jìn)行預(yù)約掛號，在預(yù)約、查詢科室、選擇醫(yī)生時(shí)，對請求參數(shù)進(jìn)行簽名。首先，將參數(shù)進(jìn)行排序加密計(jì)算簽名值，并獲取簽名對象集合。然后對集合進(jìn)行判斷，如果集合為空，則簽名結(jié)束；如不為空，則按字符串進(jìn)行排序，將排序后的參數(shù)進(jìn)行拼接加密鑰，最后進(jìn)行MD5加密。

4系統(tǒng)運(yùn)行效果

如圖6（a）為臥床狀態(tài)監(jiān)護(hù)界面，監(jiān)護(hù)過程中實(shí)時(shí)展示所有綁定用戶的臥床狀態(tài)，顯示用戶名稱、臥床狀態(tài)、開關(guān)機(jī)狀態(tài)、心率、呼吸率等參數(shù)信息，異常數(shù)據(jù)將顯示紅色報(bào)警并推送報(bào)警信息，告知監(jiān)護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情；圖6（b）為單個(gè)用戶24小時(shí)臥床狀態(tài)、心率、呼吸率、運(yùn)動行為的信息統(tǒng)計(jì)；圖6（c）為單個(gè)用戶一周臥床狀態(tài)、心率、呼吸率、運(yùn)動行為的信息統(tǒng)計(jì)，包括歷史數(shù)據(jù)柱狀圖和特殊時(shí)間節(jié)點(diǎn)曲線圖兩種展現(xiàn)方式，方便用戶統(tǒng)計(jì)心率、呼吸率等變化趨勢。

圖6系統(tǒng)運(yùn)行效果圖

5結(jié)語

本文通過傳感器和云計(jì)算技術(shù)將臥床狀態(tài)、心率、呼吸率等數(shù)據(jù)由采集終端使用簽名加密傳輸?shù)皆破脚_，并根據(jù)請求或推送分發(fā)給用戶端。采集到的臥床狀態(tài)、心率、呼吸率等參數(shù)，通過云平臺上的算法實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、高速存儲與追蹤管理，并將數(shù)據(jù)推送給用戶個(gè)人、指定管理員、陪護(hù)人員及相關(guān)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了臥床狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。下一步將在本文研究基礎(chǔ)上，利用更加先進(jìn)的科研成果優(yōu)化傳感器采集精度，完善云平臺分析算法，使用戶獲得更好的體驗(yàn)。

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