杨宇 刘宇红 张荣芬 彭燕 孙雨琛 赵明姣

摘  要： 为解决诸如“空巢老人”远程监测的难题，改善现有监测系统存在的时效性及智能性等方面欠缺，提出一款基于TX2的嵌入式无人智能监测系统。该系统以图像微型处理器为控制核心，实时处理 CMOS图像传感器采集的图像数据，对图像中被监测人的体态及面部表情进行识别，对跌倒、面部表情痛苦等危险异常情况进行报警。在嵌入式平台上采用Tornado+WSGI+Apache技术搭建Web服务器，通过4G技术Android终端可以远程连接嵌入式平台实时获取报警信息及监控视频数据，并根据需要远程调节监测终端运动及摄像头角度，以达到360°无盲区监测。经测试，该系统工作稳定，具有操作简单、稳定可靠、智能监测等特点。

关键词： 智能监测; 系统设计; TX2; 4G技术; 人工智能; 实验测试

中图分类号： TN931+.3?34; TP399               文献标识码： A                      文章编号： 1004?373X（2020）08?0183?04

Design and implementation of embedded unmanned intelligent monitoring

system based on TX2

YANG Yu， LIU Yuhong， ZHANG Rongfen， PENG Yan， SUN Yuchen， ZHAO Mingjiao

（College of Big Data & Information Engineering， Guizhou University， Guiyang 550025， China）

Abstract： An embedded unmanned intelligent monitoring system based on TX2 is proposed to solve the remote monitoring problem such as "empty?nest elderly"， and improve the timeliness and intellectuality in the current monitoring system. The image micro?processor is taken as the control core to process the image data in real time collected by the CMOS image sensor， identify the posture and facial expression of people monitored in the image， and give an alarm for the dangerous abnormalities such as fall down and painful facial expression. On the embedded platform， the Web server is constructed by the tornado+WSGI+Apache technology. By means of 4G technology， the Android terminal can remotely connect to the embedded platform to obtain alarm information and monitor video data in real time， and remotely adjust the monitor terminal movement and camera angle as required， so as to achieve 360 degree monitoring with no?blind area. The testing results show that the system has the characteristics of simple operation， reliable stability and intelligent monitoring.

Keywords： intelligent monitoring; system design; TX2; 4G technology; artificial intelligence; experiment test

0  引  言

随着中国逐步步入老龄化社会，老年人群体日趋庞大，加之社会节奏加快，越来越多家庭子女把更多的时间都投入在工作上，以致“空巢老人”越来越多[1]。“空巢老人”缺乏与家人的沟通，日常生活缺少照料，家中摔倒无人救援，犯病卧床无人知晓，甚至出现老年人在家中死亡多日才被发现的悲剧，因此“空巢老人”的监测问题变得迫在眉睫。

目前针对“空巢老人”的监测系统在监控的时效和智能方面有很大欠缺，只是实现简单的视频监控。本文基于英伟达Jetson TX2平台，结合深度学习、Web服务器及互联网Android平台设计一款无人智能监测系统，用于实时监测“空巢老人”在家可能发生的跌倒、犯病等异常情况并及时报警，而且可以根据实际情况远程调节监测终端的运动及摄像头角度，以达到360°无盲区监测。……