摘要
老年人隨著年齡的增長，體力與智力的逐漸弱化，因此在其日常生活行為中極易出現安全風險，主要包括失能老年人走失行為風險、心腦血管病老年人夜間離床行為風險、健忘老年人服藥行為風險等等。本文通過人工智慧與物聯網技術，研究實現了身份與位置識別技術、動作與體征識別技術、以及物體與場景識別技術，從而針對性地解決了老年人行為風險的自動監測需求。對於失能老年人走失行為，本文通過深度學習人臉識別與定位技術，判斷失能老人是否走出安全範圍，若超出預設安全範圍，將報警資訊及時回饋給看護人員，以使看護人員及時進行管理。對於心腦血管病老年人夜間離床行為，本文提出了一種基於深度學習目標檢測網路的老年人離床在床檢測方法。該方法獲取監控圖像的老人邊框、床體邊框和人體與床體交疊邊框，來判斷老人是否離床。對於健忘老年人服藥行為風險，本文提出了藥瓶檢測技術，該技術利用卷積神經網路，通過識別藥瓶（或者外包裝）對藥品進行分類，提醒老人按時吃藥。最終實驗結果顯示，本研究提出的三種智慧方法，具有較強的強健性這些先進的技術與方法，將會為老年人行為安全管理提到極大的提升和促進作用。