科创中国

随着经济发展和人民生活水平的提高，家居产品的智能化需求日益增强，智能家居技术也得到了快速发展。同时，中国60岁及以上人口的比重在上升,研发适合老年人使用智能家居产品是大势所趋。但目前在适老智能家居产品仍存在诸多不足，如房间长时间无人或外出，供暖和空调仍在工作中，造成能源浪费；再如随着老人视觉、行动等能力的下降，目前很少能提供相应友好、便捷的辅助服务(如老人靠近淋浴设备和家电时，系统自动亮灯提示）；还有在满足个性化需求方面也有待进一步提升，如老人和年轻人对空调和供暖温度的需求不同，而目前的产品还无法做到区分对待。特别是在老龄化日趋严重的形势下，照看老人经常存在疏忽或者不可见、不可控的危险，如当独居老人不小心在家跌倒时后果是极其严重的，需快速地感知和识别屋内活动状况、判定意外的发生并通知家属等相关人员。还有是居家环境下人体感知对于隐私保护、生活舒适度及友好性具有较高的要求。

本项目采用先进的毫米波雷达技术提升适老家居产品的智能化，较于其他感知设备，毫米波雷达具备精度高、无扰式及安全性好的先天优势，将其与家居物联、健康养老、社区服务等融合，形成垂直应用，可为用户提供一个更加安心的适老环境。需解决的主要技术难题

1）毫米波雷达硬件系统和智能家居产品的集成设计，综合考虑使用条件、安放位置、监测范围、空间利用率、设备供电及通信系统等多要素进行研发设计。

2）针对居家环境特点，开发高精度无扰式老人跌倒检测技术，研究人体姿态特征参数提取算法，融合距离、角度、速度等多种信息研发跌倒检测算法，并实现报警联动。

3）设计基于毫米波雷达的人员位置检测算法，实现房间有无人员的判断，并结合智能家居设备实现温度的自适应控制。

4）基于毫米波雷达实现人和设备相对距离的判断，并结合智能家居设备提供及时亮屏、设备启动等便捷性服务。

5）针对居家环境下动态人体行为特点，提取基于毫米波雷达的人体活动状态特征，基于机器学习设计人体行为识别算法。

6）融合人体姿态、步态及深度生物特征，设计基于深度学习的人员身份识别算法，结合智能家居设备提供个性化服务。

7）搭建毫米波雷达智能感知信息平台，实现跌倒检测、报警联动、温度自适应控制、设备启停、行为分析等多种功能的集成。

1、技术指标参数：

①成功研制毫米波雷达智能家居装备1套，具有跌倒检测、报警联动、定位跟踪、室内有无人员及人员数量、人员行为识别等功能;

②将毫米波雷达与燃具、空调等智能家居产品集成，达到友好、安全，舒适感知的效果，实现对居家环境24小时不间断监测。

③跌倒检测准确率达到90%及以上;

④行为识别准确率达到95%以上；

⑤毫米波雷达跌倒检测装置服务器端与报警响应延迟在3s之内，可以及时发送给被监测者的监护人。

2、技术成果：

①申请专利不少于3项。

②软件著作权1项

③专业论文1篇