基于物联网技术和大数据分析的电子尿不湿系统

刘少波，刘 炯，黄昌伟，丘明民，郭维拥，彭 剑

（韶关学院 信息工程学院，广东 韶关 512023）

0 引 言

传统的尿不湿是一次性护理用品，功能简单。使用传统尿不湿时父母无法及时准确地掌握更换尿不湿的时间，换得太早，会造成浪费；换得太迟，可能造成护理不周，婴儿长时间包裹脏尿片，会刺激婴儿局部皮肤，由于尿布湿透气性差，容易引起尿布疹等皮肤病。为了解决这一实际问题，本文重点关注电子尿不湿产品，在尿不湿上增加尿湿检测装置，实时对婴儿的尿湿情况进行检测；并通过手机APP报警方式提醒监护人更换尿不湿；除此之外，还增加了温度检测、哭闹检测、智能哄睡与大数据预判婴儿排尿时间等功能，科学有效地保障婴幼儿的健康。因此，电子尿不湿的研发既能为婴幼儿健康成长提供安全保障，又能释放家长的育儿压力；同时还可以避免浪费，其可拆卸性更符合当下的环保与可持续发展理念。

1 系统的硬件设计

1.1 开发板硬件设计

本系统选用主控为国产操作系统RT-Thread的开发板ART-PI，其搭载的主控芯片是基于高性能ArmCortex-M7 32位RISC内核的STM32H750XBH6芯片，工作频率高达480 MHz；其开发板集成了AP6212（WiFi+Bluetooth）通信模块、SDRAM（32 MB）、SD卡等丰富硬件资源；另外还有工业拓展和多媒体拓展接口，资源丰富，易于拓展。系统硬件框架如图1所示。

图1 系统硬件框架

1.2 系统驱动设计

驱动程序是通过程序控制硬件实现某种功能的代码。硬件与软件之间存在连接的中间件是寄存器，软件工程师可以通过阅读芯片的数据手册，操作相关、具体的寄存器来控制硬件进行工作。该项目运用RT-Thread Studio集成开发环境，创建的板载工程已经包含了ART-PI的BSP，上面有丰富的组件和软件包，有相对完善的外设驱动，开发者可以使能相应的驱动，直接调用封装好的API函数完成芯片的操作，因此可大大降低开发的难度、缩短周期。对于有某些特殊应用需要的使用者，也可以自行修改、添加驱动代码，以更好地实现驱动开发。

本系统用到的硬件模块有OV2640摄像头、DHT11模块、AP6212通信模块。在RT-Thread Studio可以找到相应的软件包，设置好I/O定义，即可调用软件包中的API函数进行应用层的开发。

OV2640是CMOS类型数字图像传感器。该传感器支持输出最大为200万像素的图像（1 600×1 200分辨率）；支持使用VGA时序输出图像数据，输出图像的数据格式支持YUV（422/420）、YCbCr422、RGB565以及JPEG格式，直接输出JPEG格式的图像时可大大减少数据量，方便网络传输。在相应的驱动程序中，先在驱动程序中使能初始化相应I/O，采用模拟IC，使能DCMI和DMA中断，采用DMA双缓冲来接收JPEG数据流，并将这些数据及时搬运到外部SRAM。

DHT11数字温湿度传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器。它应用专用的数字模块采集技术和温湿度传感技术，确保产品具有极高的可靠性和长期稳定性。程序设置可以通过函数定向设置其连接接口位，再根据通信时序，写出唤醒函数即可。唤醒之后可直接获取指定接口的温湿度数值。

AP6212是正基AMPAK推出的一款低功耗、高性能的WiFi+BT4.2模块。该模块符合802.11b/g/n标准，其中WiFi功能采用SDIO接口，蓝牙采用UART/I2S/PCM接口，可以实现采用SD卡，或者蓝牙、终端输入等形式进行配网。

1.3 主要功能设计

通过构造好的尿不湿贴直接贴在普通尿不湿或专用适配的尿不湿上，使尿不湿更加智能化，同时可以重复利用，降低使用成本。图2为电子尿不湿硬件端结构。加入WiFi+蓝牙双模通信模块，既能连接上云端服务器，又能在断开蓝牙时提醒监护人。利用多种传感器采集多种信息，上传到云端服务器，并针对不同信息作出不同处理。利用小喇叭输出SD卡中存放的“嘘嘘”提示声、哄睡音乐等，对婴儿进行安抚。

图2 电子尿不湿结构

2 系统软件设计

2.1 设计思想

电子尿不湿APP是基于Android平台开发与实现的，手机APP功能采用了MVC的设计模式，开发语言主要为JAVA。尿不湿APP的设计能够让使用者方便快捷地获取到婴幼儿的具体信息，设计流程主要有两个步骤：①Android端连接云端服务器，通过向云服务器发布主题，Android订阅获取婴儿的各种信息并将其显示在手机上；②接收到电子尿不湿发来的坐标信息，手机APP调用百度地图API实现婴儿定位功能。图3为设计APP的流程。

图3 设计的APP流程

2.1.1 连接云端服务器

通过访问云端服务器URL，添加访问方式头部、用户名、密码以及相应的主题订阅，并对返回的数据进行类型转换；其次是发送命令主题到设备，需要将发送的命令转换成JSON格式，并将其封装再打包进行发送。使用OkHttp3包中的类可以完成上述操作从而实现对设备进行下发命令和获取数据等操作。连接服务器主要代码如图4所示。

图4 连接服务器主要代码

2.1.2 获取地图位置

Android设备获取位置可以使用GPS和Android网络位置提供器，获取位置信息时要解决的问题有多种位置源（GPS、基站、网络定位）、用户的移动（室外到室内、信号强到信号弱）、变化的精度（从室外到室内的移动过程中如何保持精度不变或者择优地进行精度选择）。Android通过android.location包中的类为应用程序提供定位服务。根据GPS显示自身位置信息，再通过调用百度地图API初始化SDK，将获取到的电子尿不湿所在的经纬度信息显示在手机APP中。本项目将地图功能集成到应用中，API自动处理对百度地图服务器的访问、数据下载、地图显示和在地图上触控手势。获取经纬度以及转化为地图的主要代码如图5所示。

图5 获取经纬度以及转化为地图的主要代码

2.2 功能介绍

为了让宝宝健康，父母安心，该APP的主要功能设计如下：

（1）手机APP尿湿警报功能：当婴儿排尿或者排便时，手机APP会自动智能提示和消息弹窗提醒父母更换尿不湿，并且显示尿不湿使用率为100%。

（2）手机APP尿湿记录功能：系统记录婴儿排尿或者排便的时间与频率，并将结果反映在手机APP上，父母可通过手机APP了解婴幼儿的状态，实时观察婴儿的生理变化，并做出相应的准备工作。

（3）防走丢智能提醒：手机APP与尿不湿硬件系统通过蓝牙无线连接，当尿不湿远离手机时，手机APP会发出警报提醒父母，并在位置信息中显示尿不湿所在的位置。

（4）手机APP尿湿预测功能：可根据云端服务器大数据得出检测结果，预测大小便时间，显示在手机APP功能界面，并发出警报提醒父母及时更换尿布。

（5）一键哄睡功能：通过点击APP上的一键哄睡按钮，系统将自动播放音乐，此音乐采用仿母体环境安抚，音乐节奏近似于羊水的流动，高度模拟出母亲怀孕时的子宫环境，使婴儿感到安全、舒心。

2.3 界面设计

2.3.1 主界面设计

如图6所示，主界面主要有电子尿不湿电量提醒、位置信息显示、下一次尿湿时间预测等功能模块。电子尿不湿电量信息：显示于整个界面的最上方，电量信息实时更新，一目了然。位置信息：通过此功能能够随时随地掌握电子尿不湿佩戴者的位置信息。下一次尿湿的时间：位于界面的最中央，监护人可根据预测的时间及时为婴幼儿更换尿不湿。

图6 主界面

2.3.2 尿湿记录界面设计

如图7所示，系统采用了文本编辑的方式展示了婴幼儿的尿湿情况。当婴儿尿湿时，相对应的框内就会记录婴儿尿湿的时间。通过采用文本模式记录尿湿，能把数据简洁明了地展现出来。

图7 尿湿记录界面

3 系统大数据分析介绍

3.1 云服务器的选型及使用

云服务器采用了阿里云ECS云服务器，它是一种弹性可伸缩的云计算服务器，其优秀的硬件资源能够保证系统长时间不宕机，并且具有高稳定性、强弹性、高安全性、高性能、易用性等特点，用户可以很方便地通过ECS提供的控制台、API等方式连接阿里云ECS并进行管理。

数据库采用的是阿里云RDS云数据库，这是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务，基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储。相对于其他数据库而言，其在性价比、可用性、可靠性、易用性、性能等方面具有很大的优势。价格相比ECS自建数据库，仅约为它的1/3；相比自购服务器搭建数据库，仅约为它的1/10。

ECS云服务器可以为Web端提供接口，让外界通过互联网访问，RDS云数据库为Android端APP提供了数据存储上传的接口。在云服务器中接入数据分析程序接口，实现在JavaWeb端与Android端展示数据分析图表与预测结果。

3.2 大数据技术的使用

系统接收电子尿不湿的数据，存放在云服务器中，云服务器将对数据进行分析，并进行数学建模，由此可预测未来几天里某个时间段内婴儿可能发生的各种状况。目前云服务器采集的数据有：婴儿的大小便频率以及时间。由于婴儿的入眠时间、大小便频率可能与多方面的因素有关，与日常作息也息息相关，因此云端服务器会根据用户在APP上提供的资料，在云服务器中找到最适合该婴儿的大数据模型，进行数学建模。收集婴儿的相关数据，经过分析后对建立好的模型进行完善，建立一套最适合该婴儿的大数据模型。另外，还将建立一个大数据中心，将多个用户的数据模型组合起来，新用户注册时系统将根据大数据中心里与用户最相似的数学模型进行赋值，以求给予用户最快速、最准确、最贴心的服务。电子尿不湿大数据中心包括以下三个层次：

（1）婴儿大数据采集与存储层：主要是研究和制定电子尿不湿大数据采集和管理、婴儿基础数据的采集与存储以及婴儿信息服务数据的采集与存储标准，这是完成数据分析与应用的基础。其中数据采集和存储管理的标准化才能实现各系统之间的共享，进而实现大数据的精确分析与科学应用。

（2）婴儿大数据分析平台层：主要研究如何利用大数据技术对电子尿不湿基础数据、专项数据进行分析，包括分析用户的资料信息等基础数据以及婴儿的大小便频率、入眠时间、尿液、婴儿哭声等专项数据。

（3）婴儿大数据应用层：主要应用大数据分析的结果预测婴儿基础数据模型、婴儿未来的入眠时间、婴儿的大小便时间等。用户在打开手机APP时，可直观地看到应用层信息，帮助用户更合理地支配时间。

3.3 模型设计

已有学者在近年来对不同年龄段婴儿的大小便相关数据进行采集和分析，发现在正常情况下，婴儿大小便频率总是围绕在一个时间点内上下浮动，符合正态分布；不同月龄的婴儿时间点会略有不同，并且每一次的时间总是与前几次的时间相关，越靠近某一次的次数对这次的时间影响越大，离本次很远的次数影响系数很小，可忽略不计；特殊情况下，也会对整个数据模型产生较大的影响。研究者未将生病、大小便失禁的婴儿纳入统计范围内。

依据上述理论，本项目基于多项式预测模型建立了一个可预测大小便模糊时间的模型，并在已有基础上进行了步骤方面的改进，使得预测结果变得更加可靠。由于目前国内外并没有机构整合出婴幼儿尿湿相关数据，所以此次未设置相应维度与其他外界因素，所依据的样本来自项目小组对自身周边婴幼儿尿湿状况的调查，调查情况如图8所示，因此大数据预测出来的结果会有所偏差。

图8 婴幼儿尿湿状况调查

根据数据，绘制了某个婴儿在100天内大小便时间变化图，如图9所示。图10为拟合后的效果。

图9 婴儿在100天内大小便时间变化

图10 拟合效果

4 结 语

本项目设计了一款电子尿不湿，其采用了电子传感技术、大数据分析技术与手机软件连接服务器等技术，打破了传统尿不湿单一的功能，弥补了及时性欠缺的短板，减少了尿不湿的浪费，增添了尿湿时间预测、智能哄睡、婴儿防丢等创新功能，还拥有易于拆卸与安装的特点。电子尿不湿作为一款集智慧、环保、便携为一体的尿湿监控系统，完美地契合了市场的需求，具有相当大的发展前景。当然本项目也存在不足之处，如在预测婴儿尿湿的模型中因资料有限导致的样本数据过少等问题，从而导致预测出来的数据与现实有偏差。希望在后续的研究中，可以收集到更多的样本数据，开发出更精确的数据模型。