王新鹏WANG Xin-peng；姜锦月JIANG Jin-yue；李春生LI Chun-sheng

（临沂大学，临沂 276000）

1 背景分析

随着我国老年人口的不断增长，年轻人的压力越来越大，很多年轻人又长期工作在外，常常会让老人独自呆在家中，使得老人的安全无法得到保障。如何在工作之余能照看家里的老人，对突发事件进行快速反应和处理，是解决当前众多居家老人安全问题的关键。高质量的居家养老服务离不开功能强大、性能稳定、安全可靠的智能设备。

2 系统构架

本装置包括基于Open Pose 人体状态识别系统、树莓派视频采集及传输模块、UWB 室内定位系统和温湿度监测及烟火报警系统。大致流程为：通过树莓派摄像头采集视频信息传递至计算机；计算机通过Open Pose 对视频信息中的人体状态进行识别及判断，通过树莓派进行远程通信，最终传至用户端；与此同时UWB 室内定位系统对老人位置进行定位上传至客户端。即便当老人不在视频范围内，也可以通过UWB 室内定位系统对老年人的位置进行确定；当有意外事故发生时，家居安全防范报警系统会立即检测出对应事故，并通过移动通信模块将信息发送给用户的同时将情况发送到相关单位。

2.1 基于Open Pose 人体状态识别系统

本项目结合了Open Pose 的姿态识别技术通过不同肢体之间的协调关系来搭建分类算法，选择出最优模型搭建多目标的分类方法，最终可以实现多个目标的姿态显示、目标检测和分类的实时显示。

在此次的模型中通过调用轻量级的Open Pose 模型进行人体姿态识别，通过Open Pose 获取人体各个骨骼关键点位置，然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人，对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充。具体流程如图1 所示。

图1 姿态识别流程图

Open Pose 是依赖于卷积神经网络和监督学习实现人体姿态评估算法，其主要的优点在于适用于多人二维且较为精准和迅速的识别开源模型。整个目标动作监测系统的搭建主要利用Python 作为Open Pose 的代码编写和运行工具，CUDA（Compute Unified Device Architecture，CUDA，统一计算设备架构）进行调用显卡训练测试。本项目选择了CMU 模型作为姿态识别的调用模型，主要原因在于CMU 具有更高一些的识别精度。

2.1.1 动作识别设计

本项目共设定摔倒、站立、行走、奔跑、跳动、坐下、下蹲、踢腿、出拳、挥手等行为标签，每类行为通过树莓派摄像头采集相关视频，并将视频分帧成多张图片，由不同的照片组合形成了不同动作，将其中的姿态特征利用Open Pose 提取作为完整动作的基本识别特征，并将其中的信息整合到TXT 文件中。其中提取的部分分别包括鼻子、脖子、左右肩、左右手腕、左右膝盖等等。

基于计算机视觉对老人行为状态特征就行跟踪分析，实时分析在不同地点是否做出相应事情来判别异常，以目标的局部肢体运动作为研究对象，判断其是否在完成某种行为，进而判断该行为是否属于异常行为。将摔倒、长时间不动及其相似行为视为异常行为。

2.1.2 计算机程序设计

根据识别过程中所用到的软件需求，系统用Windows10 操作系统，整个目标动作监测系统的搭建主要利用Python 作为Open Pose 的代码编写和运行工具，CUDA 进行调用显卡训练测试，swig 给Open Pose 提供编译环境；Open Pose 的调用在这里通过调用其中设定好的主函数，如模型加载程序、调用程序以及Estimator 评估等。

2.2 树莓派视频采集及传输模块

该模块由树莓派、树莓派摄像头、电源电路、HDMI 接口、WIFI 模块以及电脑组成。使用树莓派驱动摄像头，然后利用开源软件motion 进行监控，并将采集的视频传输到计算机，计算机对视频内人物动作进行识别后，将信息再通过树莓派进行传输。

Django 网站搭建，并配置REST API，通过REST API把数据传给服务器。由于传输的实时温度是不停变化的，所以在网页展示的时候也要定时的自动刷新网页。API（应用程序编程接口）是一组规则，用于定义应用程序或设备如何相互连接和通信。REST API 是符合REST（表述性状态转移）架构样式设计原则的API。因此，REST API 有时被称为REST API。树莓派视频采集流程图如图2 所示。

图2 树莓派视频采集流程图

2.3 UWB 室内定位系统

超宽带（Ultra Wide-Band，UWB）室内定位系统主要由中央定位系统、定位基站、定位标签和Wi-Fi 模块四部分构成。

2.3.1 中央定位系统

中央定位系统为计算服务器，对各个定位基站发送过来的报文信息进行解析，然后利用解析出来的报文数据进行各个基站的时钟同步，再利用同步之后得到的时间数据和TDOA 算法进行标签位置的计算，最后以（x，y，z）坐标的形式输出计算结果。其中本定位演示系统主要的工作是做二维定位，所以z 坐标值设置默认值为0。

2.3.2 定位基站

定位基站包括用于发送同步包的同步基站和用于接收定位包的从基站；同步基站以一定频率的广播形式向各个从基站发送同步包，并将已发送的每一条报文的帧序列号和发送时间以TCP 同步发送报文的形式发送给中央定位系统；从基站处于常接收状态，首先需要接收来自同步基站的同步包，记录下每条报文的帧序列号和接收时间，组织成一条完整的TCP 同步接收报文，同时从基站还需要接收来自Tag 的同步包，同样的方式记录下每条报文的帧序列号和接收时间，组织成一条完整的TCP 定位接收报文，然后不断的将报文发送给中央定位系统。

2.3.3 定位标签

定位标签，处于常发射状态，以一定的频率向各个从基站发送定位包，处于被动定位的状态，定位标签不需要计算自己的位置，由中央定位系统计算定位标签的位置，并以坐标的形式输出结果。

2.3.4 Wi-Fi 模块

Wi-Fi 模块用来向中央定位系统转发TCP 报文，每一个定位基站上都会接入一个Wi-Fi 模块，并将Wi-Fi 模块设置成一个用于转发TCP 报文的客户端，而与之对应的就是中央定位系统需要设置成用于接收TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）报文的服务器；通过这样的设置之后，就可以将每一个定位基站输出到串口的报文数据通过Wi-Fi 模块转发给中央定位系统。

UWB 室内定位系统主要是通过每个定位标签以UWB 脉冲重复不间断发送数据帧；定位标签发送的UWB脉冲串被定位基站接收；每个定位基站利用高敏度的短脉冲侦测器测量每个定位标签的数据帧到达接收器天线的时间；定位基站通过WIFI 或者以太网实现与后台服务器通信；定位引擎参考标签发送过来的校准数据，确定标签达到不同定位基站之间的时间差，并利用TDOA 定位算法来计算标签位置；最后，终端设备（应用软件）显示出定位标签的位置。UWB 室内定位系统如图3 所示。

图3 UWB 室内定位系统示意图

超宽带室内定位技术采用TDOA 演示测距定位算法，通过信号到达的时间差，利用双曲线交叉来定位的超宽带系统包括产生、发射、接收、处理极窄脉冲信号的无线电系统。而超宽带室内定位系统则包括UWB 接收器、UWB 参考标签和主动UWB 标签。

定位过程中由UWB 接收器接收标签发射的UWB信号，通过过滤电磁波传输过程中夹杂的各种噪声干扰，得到含有效信息的信号，再通过中央处理单元进行测距定位计算分析。

2.4 温湿度监测及烟火报警系统

温湿度监测系统选用STM32L151 单片机作为微系统控制器，采用DHT11 智能数字温湿度传感器实现环境温湿度信息的采集；烟火报警系统选用AT89S52 单片机作为核心处理器，采用MQ-2 半导体可燃气体传感器实现烟雾浓度信息的采集。

报警电路设备、传感器与单片机紧密结合在一起，预先给烟雾报警器设置一个固定的参数值，当监测区域达到预先给定的参数值时，烟雾传感器把被测的物理量作为输入参数，转换成电量输出。用A/D 转换电路将传感器检测信息转换成单片机可处理的数字信号，模拟-数字转换电路将烟敏电路输出的模拟信号转换为可被单片机识别和读取的数字信号，最后发送给单片机。

2.5 系统算法的优化

由于室内的温湿度等参数不会发生突变，温湿度监测系统采用限幅滤波法对递推算法进行优化，设计合适的移动平均滤波器。通过限幅滤波法对移动平均滤波器进行优化，判断被测信号的变化幅度，消除缓变信号中的尖脉冲干扰，从而有效克服偶然因素引起的脉冲干扰。

3 结语

该无线监测报警装置具有以下创新点和系统特色：

①本项目结合了Open Pose 的姿态识别技术通过不同肢体之间的协调关系来搭建分类算法，并通过不同的分类算法比较，选择出最优模型搭建多目标的分类方法，最终可以实现多个目标的姿态显示、目标检测和分类的实时显示。Open Pose 作为姿态识别是采用的自底向上的检测方法，在行为监测、姿态纠正、动作分类等方面具有很高的准确性，并能对动作进行迅速的识别及判断。

②通信方式采用无线传输的方式，在室内采集传感器采集的报警信号经过编码无线发射电路，能够减少家庭布线的麻烦；低功耗工作模式，温湿度监测及烟火报警系统所采用的核心控制器都具有低功耗高效能的优点。

③利用树莓派进行数据传输时，搭建Django 网站，并配置REST API，发送数据到服务器API，并让树莓派定时执行数据传输程序实现自动抓取数据，并且把数据传送到服务器。传输数据显示到网页上，可实时查看。

④在此次的模型中通过调用轻量级的Open Pose 模型进行人体姿态识别，其主要的方法是通过Open Pose 获取人体各个骨骼关键点位置，然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人，对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充。

⑤UWB 室内定位系统与传统的窄带系统相比，具有穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等优点；对室内静止或者移动物体能精确定位。