系統識別號 | U0002-0709201618052000 |
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DOI | 10.6846/TKU.2016.00237 |
論文名稱(中文) | 物聯網與大數據技術支援下設計及實作 居家健康照護之緊急事件偵測與行為辨識 |
論文名稱(英文) | Design and Implementation of Emergent Event Detection and Behavior Recognition for a Health Care Based on Technique Supports of IoT and Big Data Analysis |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 104 |
學期 | 2 |
出版年 | 105 |
研究生(中文) | 江得瑋 |
研究生(英文) | Te-Wei Chiang |
學號 | 603410555 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | 英文 |
口試日期 | 2016-06-17 |
論文頁數 | 57頁 |
口試委員 |
指導教授
-
黃仁俊
委員 - 張志勇 委員 - 廖文華 |
關鍵字(中) |
居家照護 物聯網 全面感知 緊急事件通知 行為辨識 |
關鍵字(英) |
Home Care Internet of Things Full Sensing Emergency Notification Behavior recognition |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
隨著科技的進步、醫學的發展、人口出生率及死亡率的逐年降低,全球老年人口的比例正大幅提升,隨著高齡化社會的來臨,養老照顧漸漸成為重要的社會議題。而社會上專業養老機構已經無法負荷老年人口持續的成長,居家健康照護必成為未來的趨勢。 本論文擬設計一結合物聯網及大數據技術的居家健康照護系統。此系統整合了智慧型感測元件與各種無線通訊技術,藉由物聯網之技術,蒐集受照護者之日常生活資訊,接著透過大數據分析辨識照護者的行為,並監控居家環境可能發生的危險狀況。所有被照護者的資訊都能提供遠端的親人或是醫護人員即時了解。打造一套舒適的照護環境且提高照護品質與擁有緊急事件偵測的系統。減輕家屬與社會的負擔。 |
英文摘要 |
With the advancement of technology, the development of medicine, birth rate and death rate decreased year by year, the proportion of the world's elderly population is rapidly growing, With the advent of an aging society, old-age care has gradually become an important social issue. But the professional pension institutions of society has been unable to load the elderly population continues to grow, Home health care will be the future trend. Of this thesis intends to design a combination Internet of Things and big data technologies to create a IOT Home health care system. This system incorporates intelligent sensing element with a variety of wireless communication technology.With the Internet of Things technology, is to collect information caregivers daily life. Next, the data obtained through big data analysis techniques identified by caregivers behavior ,and monitoring emergency situations that may occur in the home environment. All caregiver’s information can provide immediate family members or health care workers to understand. Create a comfortable environment and improve quality of care and have emergency detection system. Reduce the burden on families and society. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 圖目錄 V 第一章、簡介 1 第二章、相關研究 6 第三章、背景知識 8 3-1 物聯網基礎架構 8 3-2 ZIGBEE 省電傳輸標準 9 第四章、系統架構 12 第五章 、系統設計與功能介紹 14 5-1. 設計期 14 5-2. 硬體建置 17 5-3. 智能浴室系統功能 19 5-4. 智能廚房系統功能 21 第六章、系統實作 24 6-1 感測元件與無線通訊模組 24 6-2 居家健康照護物聯網系統伺服器 35 第七章、數據分析 37 7-1. 資料標記 37 7-2. 資料收集 39 7-3. Partitioning 40 7-4. Activity Matching 40 第八章、結論 43 參考文獻 44 附錄-英文論文 45 圖目錄 圖 1各國65歲以上人口占總人口比率。 2 圖 2台灣失智人口推估 4 圖 3 ZigBee無線網路協定架構圖 9 圖 4常見的ZigBee網路架構 10 圖 5居家健康照護物聯網系統架構圖 12 圖 6浴室及廚房會發生的事件 15 圖 7廚房及浴室的緊急事件 16 圖 8定義洗澡行為所需感測器 17 圖 9智能浴室佈建圖 18 圖 10智能廚房佈建圖 19 圖 11智能浴室系統架構圖 20 圖 12智能廚房系統架構圖 22 圖 13智能冰箱功能 23 圖 14 Arduino微電腦控制板 24 圖 15 Arduino微電腦控制板硬體系統架構圖 25 圖 16 XBee模組 26 圖 17 磁簧開關 27 圖 18 磁簧開關模組實作圖 28 圖 19 壓力感測器 28 圖 20 壓力感測器結合腳踏墊實際模組圖 29 圖 21被動式紅外線動作感測器(PIR) 29 圖 22紅外線實際模組圖 30 圖 23水流計感測器 31 圖 24水流感測器實際安裝圖 32 圖 25繼電器 32 圖 26 繼電器模組實作圖 33 圖 27三軸感測器 33 圖 28 氣體感測器 34 圖 29氣體感測器實作模組圖 35 圖 30居家健康照護物聯網系統伺服器架構圖 35 圖 31老年人日常狀態及緊急事件推播通知 36 圖 32感測器資料標記 38 圖 33定義行為模式 38 圖 34資料流的分段 39 圖 35將標記註記上資料流 40 圖 36特徵字串 40 圖 37浴室行為配對 41 圖 38新資料串匯進決策樹辨別行為 42 |
參考文獻 |
[1] S. Amendola, R. Lodato, S. Manzari, C. Occhiuzzi and G. Marrocco, “RFID Technology for IoT-Based Personal Healthcare in Smart Spaces,” IEEE Internet of Things Journal, April 2014. [2] G. Yang, L. Xie, M. Mantysalo, X. Zhou, Z. Pang, L. D. Xu, S. K. Walter, Q. Chen and L. Zheng, “A Health-IoT Platform Based on the Integration of Intelligent Packaging, Unobtrusive Bio-Sensor and Intelligent Medicine Box,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, Nov. 2014. [3] T.L.M. van Kasteren, G. Englebienne, and B.J.A. Kröse, “Human Activity Recognition from Wireless Sensor Network Data: Benchmark and Software,” In Activity Recognition in Pervasive Intelligent Environments, 2011. [4] Ehsan Nazerfard, Diane J. Cook, “CRAFFT: An Activity Prediction Model Based on Bayesian Networks,” Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2014. [5] E. Kaittoch, “Telemedical Human Activity Monitoring System Based on Wearable Sensors Network,” Computing in Cardiology Conference (CinC), 2014. [6] Jie Wan, Michael J. O’Grady, Gregory M. P. O’Hare, “Dynamic Sensor Event Segmentation for Real-Time Activity Recognition in a Smart Home Context ” Pers Ubiquit Comput 2015 [7] 中華電信 智慧家庭, http://www.cht.com.tw/personal/smart-home.htm |
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