基于智能手表的健康监护系统设计

［摘 要］随着全球人口老龄化和慢性病患者数量的增加，人们对于能够实时监控健康状况的设备的需求日益迫切。文章设计了一款老人智能手表健康监护设备，该系统集成了多种传感器，可全面监测老年人的生理状态和活动情况。当系统确定老年人摔倒或生理数据异常后，会立即通过内置的远程通信模块通知监护人，确保老年人能够及时获得必要的帮助。

［关键词］智能手表；无线传感器；健康监护

［中图分类号］TH789 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）03–0136–03

1 健康监护系统整体设计方案

基于智能手表的健康监护系统由硬件和软件两部分组成，硬件为老年人穿戴的智能手表，可监测体温、心率等数据，软件为监护人手机上的App。手表内包含加速度传感器、陀螺仪和压力传感器，可检测老年人是否跌倒并发出警报，而GPS 定位系统可获取老年人位置信息，通过远程通信模块向监护人发送警报及位置信息。监护人可通过App 实时监控并响应紧急情况。智能手表健康监护系统设计流程如图1所示。

2 系统的硬件设计

2.1 主控模块

MSP430 主控模块3yvLyMAH44lLWXL5dyKBgsas3KiELM3XboVA99Vs8Jg=是智能手表系统的核心，具有高速处理、低能耗的特点，负责协调各个模块，如加速度传感器、陀螺仪、压力传感器、GPS、远程通信和语音控制单元。NEO-7 N UBLOX GPS 模块捕捉信号并处理以提取定位信息。MPU-6065 加速度模块监测加速度变化，与陀螺仪共同判断摔倒状况。BX120-3AA 压力传感器检测压力值变化并与预警值进行对比，超过阈值触发报警。NRF24L01 远程通信模块作为信息传输桥梁，发送摔倒警报和位置信息给监护人。

2.2 语音报警模块

HND-4216 蜂鸣器作为语音警报模块的核心，用于在老年人活动超过设定阈值时发出声音警报。MSP430 主控模块实时监测老年人活动状态，超过报警阈值时触发报警。MSP430 芯片通过输出不同频率的信号驱动蜂鸣器发出警报声，可远程控制或通过手表按键关闭，确保及时警报同时避免不必要的干扰。

2.3 摔倒检测模块

智能手表内置的多个传感器协同工作，用于准确检测老年人是否摔倒。加速度传感器记录3 个轴向的加速度数据，检测加速度的突然变化。陀螺仪传感器监测身体的旋转运动，检测摔倒时的身体动作变化。压力传感器监控脚部对地面的压力模式，识别摔倒时的压力变化。这3 个传感器组成的检测方案提高了摔倒检测的准确性，确保非误报。触发摔倒报警信号时，系统通过HND-4216 蜂鸣器发出警报声，通过GPS定位发送位置坐标，以便及时救援。

2.4 GPS定位

GPS 定位模块选择NEO-7N UBLOX， 具备高精度、强接收能力和低功耗。在老年人发生意外时，NEO-7N UBLOX 通过TXD 和RXD 端口与主控芯片通信。主控芯片请求定位数据后，模块启动定位功能，计算位置坐标并通过RXD 端口回传给主控芯片。主控芯片接收坐标并与观测值进行比较，得出修正数，发送给接收机。接收机使用修正数消去误差，得到准确位置信息，即使在复杂环境中也能提供相对准确的数据，支持救援工作。

2.5 人体生理检测模块

人体生理检测模块由PulseSensor 心率传感器和MLX90614ESF-BAA-000-TU 红外温度传感器组成，用于监测老年人生命体征。心率传感器通过光电容积法测量心率，无需限制老年人活动，可长时间佩戴。红外温度传感器测量人体表面温度，具备高精度、快速响应的特点。两者共同工作，实时监测体温和心率，急数据剧变化时通过远程通信模块报警，发送至监护人手机，以便及时采取措施。

2.6 远程通信模块

基于NRF24L01的无线数据传输系统使用2.4 GHzISM 频段，免费全球使用，无干扰。NRF24L01 芯片具备高传输速率、小体积、低成本、低功耗等特点，与MC9S12XS128 单片机结合构成无线发射模块，发送摔倒警报和定位数据。系统设计注重稳定性和灵活性，确保多种环境正常通信，低功耗可延长手表电池寿命，保障老年人紧急情况下及时得到帮助。

3 软件方案设计

3.1 通信部分

智能手表内置多种通讯模式，包括蓝牙、短信、GPRS 等，以适应不同场景和节省通讯费用。正常情况下，仅通过TCP 协议传输关键数据至服务器，家属可通过手机客户端监测老年人身体特征。对于未使用智能手机的老年人，家人可通过蓝牙配置智能手表并关闭蓝牙，而使用智能手机的老年人可通过蓝牙查看信息。智能手表的无线通讯功能适合在老年公寓等环境下进行数据传输。在养老院模式下，资料通过Wi-Fi 传送至数据中心。

3.2 数据加密部分

由于这款手表是通过网络传送老年人的个人信息，因此必须对其进行加密。该手表采用 TEA 加密算法，处理轮数为8 轮，可提高加密速度，并能保持一定的保密性能。

3.3 显示与交互部分

在交互设计上，为老年人提供更佳的交互模式，使老年人不用做任何复杂的动作就能操控手表。所有有关的操作都可以在网上进行，监控与数据传输都是自动进行的。采用键盘、触摸屏等多种操作方式，是基于 Nucleus 操作系统自行研发的人机交互系统，包含6 个控制项，能快速建立接口。

3.4 姿态监测部分

软件中有一条线程，对加速度、陀螺仪等数据进行实时监控，并对其进行位姿计算，从而对老年人的运动状况做出判定，实现对老年人的移动状况进行计数和统计。电子指南针的作用是给老年人提供方向导航。在摔倒探测过程中，不仅要对人体姿势进行监控，而且要借助脉搏监测的资料，以提高摔倒探测的精度，避免错误判断。

3.5 定位计算部分

智能手表的程序设计使其能够将老年人的运动轨迹上传至服务器，同时，当服务器需要查询老年人的实时位置时，程序能够响应请求并提供老年人的精确位置信息。在特定的敬老院应用场景中，程序还支持基于WiFi 指纹和蓝牙技术的室内定位功能，这样就可以在敬老院内部提供老年人的位置追踪服务。

3.6 心率血压分析部分

其中一条线程会实时采集原始心电图、血压、血氧等数据，当老年人出现心率、血压等异常时，则会按照异常程度，通过网络将其发送到服务器上，也可以通过短信通知家属。

4 健康监护系统的数据挖掘与分析

4.1 数据挖掘流程

研究利用健康监护系统中的数据库来收集和分析使用者的相关数据。这些数据包括用户查看手表的频率、查看间隔、心率血压测量的次数、体温测量的次数及下载的软件类型等信息。通过对这些数据的提炼、分析和统计，研究将探索不同数据之间的潜在关联性，并寻找可能的经济效益点。

4.2 算法的实现

利用算法进行数据挖掘的具体流程为：先对该系统的程序进行编码，给某些控制项加上一个可变的数值，如将温度控制作为一个温度计数变量，对控制项的单击次数及所需的时间间隔进行运算并进行处理。然后将这些数据保存在一个数据库中，再传输给云计算服务器，之后通过 Apriori 算法对用户的行为进行分析，生成评价报告。事实上，Web 数据挖掘也遵循这一思路，即通过用户的历史访问记录来获取用户的偏好信息，并对用户的访问日志进行保存，排列显示图表，强调相关度高的数据。

4.3 系统数据分析结果

在健康监护系统中，使用Apriori 算法和QlikView分析工具，通过可视化图表展示用户行为状态分析。工作步骤包括分时段统计用户行为、总结调查结果、分析控制项点击和使用时长、了解系统偏好和使用频率。对用户进行体温数据与时间的相关分析，该时间阶段可分为每日、每周、每月，在每个时间段对用户体温进行分析与统计。当用户在1 d 内进行连续的体温测量，通过测量的温度，可以对使用者的身体状况进行初步的判断，之后系统会根据当天的天气及用户的行为，给出相应的警示信息。

5 系统设计与实现

系统启动后， 会进行一段设定， 包括初始化MCU、初始化时钟、初始化心率和体温、初始化服药提醒、初始化GPS 模块、初始化通讯模块。佩戴后，模块会实时监测老年人的身体状况，并将其与标准值进行对比，如果出现不正常的情况，就会提示监护人采取相应的保护措施。当加速度传感器、陀螺仪和压力传感器相互配合，判定老年人跌倒后，控制系统立刻向监护人发送跌倒的警报，同时，语音警报模块也会立刻开启并发出警报声。同时，该远程通讯模块会将跌倒警报及老年人所在位置等信息发送给监护人，监护人可以通过手机随时了解老年人的身体情况。手机App 与智能手表的交互通讯设计如图2 所示。

6 手机App设计

在 Android 平台上开发出了智能手表App 端，使用了 Material Design 的设计，使得其界面更易于用户使用。这个 App 可以在日常生活中人工或定期收集老年人的各项指标，并将其绘制成折线图。在接收到报警信号后，利用百度地图 API 界面，对其进行定位。通过百度地图上的 POI 搜索，可以找到距离老年人出事地点最近的一家医院，方便医护车辆快速到达实施救援。

7 结束语

随着人民生活水平的不断提升，人们对身体健康的重视也日益增加，因此，便携式健康监护系统已成为当今智能科学与医学研究相结合的热点。文章结合智能可穿戴设备、互联网传输技术，研制出以智能手表为基础的老年健康监护系统。该系统移植性强，功耗低，适用范围广，无距离限制，成本低，可靠性高。在日常生活中，其可以对老年人的各项指标进行实时监控，一旦发现有摔倒现象，就会第一时间对其进行定位并以地图的方式显示出来，这样才能在最短时间内，将危险降至最低。这款智能手表为老年人的出行提供了安全保障，具有很好的经济效益和社会效益。

参考文献

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