智慧養(yǎng)老時代爆發(fā)！AI智能如何賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)

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根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，2017年末中國60歲及以上老年人口為2.41億，占全國總?cè)丝诘?/span>17.3%，世界衛(wèi)生組織也預測，到2050年，中國將有35%的人口超過60歲。隨著老齡化人口比例的增多，心腦血管疾病、高血壓以及糖尿病等慢性疾病的發(fā)病率也會增加，對醫(yī)療資源的依賴和消耗也會隨之增加。而《智慧養(yǎng)老藍皮書：中國智能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2018）》也指出，到“十三五”末，全國60歲以上老年人口將增加到2.55億人左右。因為持續(xù)增加的人口總量，傳統(tǒng)健康養(yǎng)老方式和資源配置手段面臨巨大挑戰(zhàn)，加快虛擬現(xiàn)實、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術在智慧養(yǎng)老領域融合應用十分必要。

2020年 4月27日，由上海市民政局聯(lián)合市經(jīng)信委梳理形成的首批12個智慧養(yǎng)老應用場景需求正式對外發(fā)布。

12個應用場景需求主要有四類：

【安全防護類】

共6個，包括老年人防跌倒場景、老年人緊急救援場景、認知障礙老人防走失場景、機構出入管控場景、機構智能查房場景、機構智能視頻監(jiān)控場景等。

【照護服務類】

共2個，包括老年人臥床護理場景、家庭照護床位遠程支持場景等。

【健康服務類】

共2個，包括老年慢性病用藥場景、機構無接觸式智能消毒場景。

【情感關愛類】

共2個，包括老年人智能語音交流互動場景、老年人智能相伴場景。

現(xiàn)就安全防護類智能視頻監(jiān)控場景在養(yǎng)老行業(yè)應用作詳細描述

一、現(xiàn)狀及需求分析：缺乏提前預警機制

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控模式，在大多時候只能用于事后取證，無法起到預防、預警的作用。由于是將人類作為監(jiān)控者自身，從而在監(jiān)控能力上存在很多局限，這些限制因素使視頻監(jiān)控系統(tǒng)或多或少的存在報警度差、誤報和漏報現(xiàn)象多、報警響應時間長、錄像數(shù)據(jù)分析困難等缺陷，進而導致整個系統(tǒng)安全性和實用性的降低，因此無法滿足養(yǎng)老安防這類場所。

智能視頻監(jiān)控技術的開發(fā)，實現(xiàn)了監(jiān)控方式由被動到主動的轉(zhuǎn)變，能夠?qū)崿F(xiàn)全天候不間斷地對視頻進行檢測，自動發(fā)現(xiàn)監(jiān)控畫面中的異常情況，從而能夠更加有效的協(xié)助安全人員處理危機，并且大限度的降低誤報和漏報現(xiàn)象，能夠滿足養(yǎng)老安防系統(tǒng)對于安全的要求。

二、AI行為識別分析技術（智能監(jiān)控/行為監(jiān)控）

1. 概述：

AI行為識別分析技術，是一款基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法，通過實時分析視頻流，從視頻流中勾勒出人體骨架結構，根據(jù)人的姿態(tài)特征和肢體運動軌跡，計算出各種人的異常動作行為，然后通過活體算法、動作序列計算等二次判斷目標是人，確認無誤后立即調(diào)用同步視頻流彈屏預警，并同步調(diào)用事件前后的視頻流，通過人臉識別算法、人體識別算法等技術，提取出整段視頻中最清晰的一張人臉兼人體圖，人臉圖用于比對身份，人體圖用于提取特征，分析出觸發(fā)預警的當事人身份或詳細信息。

2. 涉及算法：

AI神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法、視頻結構化技術、人臉識別算法、人臉比對算法、人體識別算法、物體識別算法、活體算法、3D畫面矯正算法、移動偵測算法、圖像比對算法、物體軌跡算法、人體跟蹤算法。

3. 神經(jīng)網(wǎng)絡算法示意圖：

系統(tǒng)在觸發(fā)預警后，會自動存儲事件的相關信息，包括事件截圖、事件錄像、抓拍截圖等基礎信息，并通過對這些基礎信息的統(tǒng)計和分析，提供風險指數(shù)、防控能力、應急處置等指標供用戶參考。

4. AI行為識別技術在智慧養(yǎng)老中的應用：

（1）不慎倒地智能識別：當老人不慎跌倒在地上，全趟、趴地、半身坐地等均定義為不慎跌倒。在養(yǎng)老院內(nèi)的任何場景，一旦老人摔倒，情況會特別緊急，及早發(fā)現(xiàn)問題及早處理，能解決很多意外發(fā)生，自老人跌倒到系統(tǒng)檢測出來，3秒內(nèi)能立即預警。

（2）緊急求救智能識別：當老人遇到緊急情況或別的老人看到身邊的老人發(fā)生異常狀況時，可對著攝像機舉手求救，在沒有布設緊急求助按鈕的場景，需要人幫助也可以用求救動作來尋求幫助。自舉起雙手到系統(tǒng)檢測出來，3秒內(nèi)能立即預警。

（3）異常徘徊智能識別：當午休或其他特定時間段，有老人仍然在活動區(qū)域徘徊不回來正常休息，超過一定時間則定義為異常徘徊。到了系統(tǒng)設定的時間點，能快速找到還沒有正常歸位的老人。自老人在徘徊規(guī)則啟動后，在系統(tǒng)設定的預警時間內(nèi)仍然未離開的，則立即預警。

（4）超時滯留智能識別：當夜晚來臨到了入睡階段，有老人仍然在活動區(qū)域滯留超過多長時間則定義為超時滯留。跟徘徊的邏輯類似，可設定的時間更長，允許寬松的時間更充裕。自老人在滯留規(guī)則啟動后，在系統(tǒng)設定的預警時間內(nèi)仍然未離開的，則立即預警。

（5）聚集圍觀智能識別：當老人聚集成堆超過一定數(shù)量的，系統(tǒng)則定義為聚眾圍觀，除了老人居室，用餐場景，或者平時活動區(qū)較多人的場景，其他場景都可以設定，一旦還有聚集多人的場景，應立即引起重視，派人去查看是否有異常發(fā)生。當聚集人數(shù)超過系統(tǒng)設定的數(shù)量的，則會立即預警。

（6）特點區(qū)域闖入智能識別：當有人闖入特定區(qū)域時，則定義為非法闖入。周界闖入可定義為安防，樓梯間闖入則定義為關愛老人走樓梯時以防萬一，關注其走樓梯的全過程或者提醒老人不要走樓梯，改走電梯，以防不測。自警戒區(qū)域有人闖入到系統(tǒng)預警，3秒內(nèi)能觸發(fā)預警。

（7）危險攀爬智能識別：當圍墻或者建筑物外墻，或者危險樓梯護手等區(qū)域，有人攀爬，則立即預警。該動作主要用于周界安防，可完全取代紅外報警系統(tǒng)。自動作產(chǎn)生到系統(tǒng)預警3秒內(nèi)，不含網(wǎng)絡延時的時間。

（8）夜間離床智能識別：當夜晚老人在睡覺時間段，突然起身去上廁所，則定義為夜間離床。整個過程，都會被服務人員關注，一旦不慎跌倒或出了其他意外時，可立即施救。

（9）入廁超時智能識別：當老人進入廁所超過系統(tǒng)規(guī)定的時間未出來，則定義為入廁超時。（能看到廁所門口就可以了，無需看到廁所里面），當老人上廁所時間過長時，擔心出意外，一旦有上廁所超時的情況，應立即關注并過問，預防意外，部署在老人居室內(nèi)，同時檢測老人夜間起身、跌倒在地、求救等，需要考慮涉嫌隱私問題等。建議高度癱瘓老人房間或年齡較大的老人房間才安裝。自入廁時間超過系統(tǒng)規(guī)定的時間則立即預警。

（10）尾隨跟蹤智能識別：當老人在出入口出門，后面有人跟隨時，則定義為尾隨事件。癡呆區(qū)的老人可能會隨著護工開門出去而跟在后面尾隨，或者老人從大門口尾隨別人出去等。自尾隨區(qū)域有人跟隨情況下立即預警。

（11）久坐不動智能識別：當有老人在室外休息坐在椅子上維持同一個動作不動，超過一定時間，則定義為久坐不動。當老人在室外久坐不動超過一定時間，擔心出意外，這種情況可以關注，以防萬一。自老人久坐不動達到系統(tǒng)設定的時間后立即預警。

（12）值班睡崗智能識別：攝像機檢測到值班人員超過系統(tǒng)設定的時間未活動或者活動頻率極低，則判斷為睡崗。夜晚值班睡覺，失去了崗位值守的意義，一旦值班人員值班睡覺，需要及時提醒。自值班人員一直未活動超過系統(tǒng)設定的時間，則立即預警。

（13）值班缺崗智能識別：應該要有人值班的場景，長時間沒有人在崗值班，則定義為缺崗。這個動作除了正常崗位的缺崗以外，某些場景可以不用一直值守，定期去值班巡邏看看的情況下，可以用缺崗檢測。自崗位人員離開開始，達到系統(tǒng)設定時間則立即預警。

三、AI行為識別分析技術應用優(yōu)勢

根據(jù)養(yǎng)老機構實際需求進行設計，有以下特點：

【預警功能】

主動對視頻信息進行智能分析，在危險行為發(fā)生之前自動識別，并完成預警。

【監(jiān)控功能】

7×24全天候視頻自動智能分析，無需值班人員監(jiān)視監(jiān)視器，只在發(fā)生預警情況下通過聲音報警及語音提示值班人員完成預警處理。同時還可以通過微信公眾號報警。

【智能分析】

對視頻監(jiān)控中的畫面進行實時分析，識別可疑行為，并產(chǎn)生報警事件記錄，事后按照事件進行檢索查詢方便快捷。