[发明专利]基于数据融合的家居安全健康远程监测系统无效

专利信息
申请号: 201210234036.7 申请日: 2012-07-06
公开(公告)号: CN102736607A 公开(公告)日: 2012-10-17
发明(设计)人: 张毅;李敏;谢颖;罗元;徐晓东;唐贤伦;原威;蔡军;胡豁生 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G05B19/418 分类号: G05B19/418
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 基于 数据 融合 家居 安全 健康 远程 监测 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及多传感器安全健康监测技术领域,特别涉及一种装配于智能轮椅的家居安全健康远程监测方法。

背景技术

随着医学以及社会医疗系统的进步,人类逐渐解决了一系列的困扰人类的疾病,使得人类的健康水平得到了很大提高,人类的平均寿命逐渐延长,随之整个社会的人口老龄化问题日益突出,随着社会老龄化进程加快,以及疾病、灾害、交通事故等原因造成损伤的残障人士数量的增加,以及老年人和残障人士对生活质量以及健康监护要求的提高,作为家居环境中的智能设备,智能轮椅不应仅作为代步工具,还应该具备对使用环境内的家居安全监测以及监护使用者健康的功能。

家居安全健康监护系统的发展,家居环境作为人们生活的空间,其安全性十分重要,火灾危险是家居环境中的主要危险因素,因为一旦发生火灾人的生命财产降火受到严重损失。

现有的火灾报警系统,多采用有线技术单一传感器进行火灾传感器网络的组建。目前基于有线技术的火灾报警系统已趋于成熟。然而有线通信方式扩展性能差,布线繁琐,影响美观,而且由于采用硬线连接,线路容易老化或遭到腐蚀、鼠咬、磨损,并且单一传感器对火灾属性的判断存在偏差,因此有线报警系统故障发生率和误报警率较高。

随着无线传感器网络和数融合技术的发展,将解决有线的火灾报警系统所存在的问题,多传感器信息融合,从火灾发生的多种属性进行判断,提高火灾判断的准确性;无线方式增加了系统的灵活性、可扩展性,从改善系统性能。

早期的远程监护技术研究,早期,为了监护重症病人,大多数医院采用的是视频监控的手段,这是远程医疗监护的雏形。随后的20世纪60年代初到80年代中期的远程医疗活动发展较慢,被视为第一代远程医疗。美国第一项远程医疗计划始于1959年,在相距112英里的两所医院之间建立闭路电视网来提供精神卫生服务。

自80年代后期,伴随着现代通信技术的不断提高,第二代远程医疗逐渐发展起来。在远程医疗系统的实施过程中,发展速度最快的是美国和西欧国家,采用的通信方式大多是通过卫星通讯和综合业务数据网,在军事医学、远程咨询、远程会诊、医学信息的远距离传输等方面取得了较大进展。

目前世界上规模最大、覆盖面最广的远程教育和远程医疗网络是美国乔治亚州教育医学系统中的远程医疗网络,该医学教育系统可进行有线、无线和卫星通信等多种通信活动。美国军方为了监护士兵的呼吸、体温、心率和其它生理参数,研究了一种人体状态监护仪专门用于战时使用。

随着计算机科学、通信网络技术、数据融合技术、运动控制理论的迅速发展,为家居环境内多种智能设备融为一体提供了理论技术支持,因此发明出一种新型的家居安全健康监测系统。

因此急需一种智能化高,集成性强的基于数据融合的家居安全健康远程监测系统。

发明内容

有鉴于此,本发明所要解决的技术问题是提供一种智能化高,集成性强的基于数据融合的家居安全健康远程监测系统。

本发明的目的是这样实现的:

本发明提供的基于数据融合的家居安全健康远程监测系统,包括轮椅,所述轮椅上设置有传感器装置、协调器和信息数据处理器;

所述传感器装置,用于获取环境信息数据和人体健康信息数据并通过无线传输网络将信息数据发送到协调器上;

所述协调器,用于收集传感器装置获取的信息数据并传输到信息数据处理器;

所述信息数据处理器,用于处理接收到的信息数据,根据信息数据的处理结果来确定相应的危险区域,并控制轮椅离开危险区域。

进一步,还包括设置于轮椅上的通信模块,所述通信模块与信息数据处理器连接,所述信息数据处理器根据信息数据处理结果来确定是否向远程手机发送处理结果和发出报警信号。

进一步,所述传感器装置包括环境温度传感器、可燃气体浓度传感器、烟雾传感器、CO浓度传感器、脉搏传感器和人体温度传感器,所述环境温度传感器、可燃气体浓度传感器、烟雾传感器、CO浓度传感器、脉搏传感器和人体温度传感器分别通过无线传输网络将信息数据发送到协调器上。

进一步,所述传感器装置的无线传输网络采用星状网络拓扑结构的ZigBee无线传感器网络。

进一步,所述通信模块采用GSM网络实现远程通信。

进一步,所述协调器为ZigBee协调器。

进一步,所述信息数据处理器包括用于训练构建BP神经网络的BP神经网络训练模块,所述BP神经网络训练模块的输入量为经过归一化处理的温度、烟雾和CO浓度数据,所述BP神经网络训练模块的输出向量包括明火、阴燃火和安全概率。

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