技术方案 - 智慧养老解决方案

系统架构

整体架构

感知层

智能穿戴设备

采用低功耗蓝牙5.0技术

支持心率、血氧、体温等多维度监测

电池续航时间>7天
环境感知设备

红外传感器阵列

声音识别模块

环境质量监测
智能摄像头

支持边缘计算

隐私保护处理

夜视增强

网络层

数据传输协议

MQTT协议

WebSocket实时通信

5G物联网模块
网络安全

TLS 1.3加密

双向认证

数据加密传输

计算层

边缘计算

本地数据预处理

实时响应处理

数据压缩优化
云端处理

分布式计算框架

AI模型训练

数据分析平台

应用层

业务服务

微服务架构

负载均衡

服务编排
数据服务

实时数据处理

历史数据分析

数据可视化

关键技术实现

微服务架构


services:
  user-service:
    image: smartcare/user-service:latest
    deploy:
      replicas: 3
      resources:
        limits:
          cpus: '0.5'
          memory: 512M
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
      
  device-service:
    image: smartcare/device-service:latest
    deploy:
      replicas: 2
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod

服务发现


@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class DeviceServiceApplication {
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(
            DeviceServiceApplication.class, 
            args
        );
    }
}

核心算法

多模态数据融合算法

结合视觉、声音、环境等多维度数据，实现精准的行为识别和状态评估。


class MultiModalFusion:
    def __init__(self):
        self.visual_encoder = VisualEncoder()
        self.audio_encoder = AudioEncoder()
        self.sensor_encoder = SensorEncoder()
        
    def fusion_forward(self, visual_data, audio_data, sensor_data):
        # 特征提取
        visual_features = self.visual_encoder(visual_data)
        audio_features = self.audio_encoder(audio_data)
        sensor_features = self.sensor_encoder(sensor_data)
        
        # 特征融合
        fused_features = self.feature_fusion(
            visual_features, 
            audio_features, 
            sensor_features
        )
        
        return fused_features

行为识别算法

基于深度学习的行为识别系统，可识别跌倒、异常行为等多种状态。


class BehaviorRecognition:
    def __init__(self):
        self.feature_extractor = FeatureExtractor()
        self.temporal_model = TemporalModel()
        self.classifier = Classifier()
        
    def recognize(self, sequence_data):
        # 特征提取
        features = self.feature_extractor(sequence_data)
        
        # 时序建模
        temporal_features = self.temporal_model(features)
        
        # 行为分类
        behavior_probs = self.classifier(temporal_features)
        
        return self.post_process(behavior_probs)

数据体系

数据架构

智慧养老技术体系

系统架构

整体架构

感知层

网络层

计算层

应用层

关键技术实现

微服务架构

服务发现

核心算法

多模态数据融合算法

行为识别算法

数据体系

数据架构

存储方案

实时数据

历史数据

分析数据

安全体系

安全架构

数据安全

应用安全