立项原因:随着我国老龄化进程加速,传统养老模式面临护理人员短缺、监护效率低下、应急响应迟缓等严峻挑战。许多独居老人和养老机构亟需一套智能化、全天候的健康监护解决方案,旨在通过技术手段实现对老年人安全的实时监测、健康数据的系统化管理以及紧急情况的快速响应。
行业场景:本项目面向养老院、社区养老服务中心及居家养老场景,针对当前人工巡检频率有限、异常发现不及时、健康数据记录分散等行业痛点,通过物联网设备和人工智能技术构建全方位的银发群体数字化监护体系。
点击空白处退出提示
立项原因:随着我国老龄化进程加速,传统养老模式面临护理人员短缺、监护效率低下、应急响应迟缓等严峻挑战。许多独居老人和养老机构亟需一套智能化、全天候的健康监护解决方案,旨在通过技术手段实现对老年人安全的实时监测、健康数据的系统化管理以及紧急情况的快速响应。
行业场景:本项目面向养老院、社区养老服务中心及居家养老场景,针对当前人工巡检频率有限、异常发现不及时、健康数据记录分散等行业痛点,通过物联网设备和人工智能技术构建全方位的银发群体数字化监护体系。
核心功能模块:系统包含七大核心模块:老人信息管理、智能告警中心、紧急呼叫系统、视频监控集成、用药提醒管理、数据分析报表和权限管理系统。
主要功能描述:
通过AI摄像头智能识别跌倒、离床等异常行为并实时告警
建立完整的老人电子健康档案,支持慢性病管理和用药计划设置
提供一键紧急呼叫功能,自动启动应急流程并通知相关人员
集成多路视频监控,支持实时查看和录像回放
基于健康数据生成多维度分析报表,为护理决策提供数据支撑
实现管理员、护理员、家属等多角色权限精细化管理
个人负责任务:我独立负责整个系统的全栈开发,包括前端Vue3+Element Plus界面开发、后端Spring Boot API设计、MySQL数据库设计与优化、Redis缓存集成、WebSocket实时通信实现,以及系统部署和性能调优。
技术栈与架构亮点:采用前后端分离架构,使用Spring Security + JWT实现安全认证,集成OpenCV进行跌倒检测算法开发,利用ECharts实现数据可视化。技术难点在于AI行为识别的准确率优化和多路视频流的稳定传输,通过模型融合和WebRTC技术成功解决了这些问题。




评论