家庭养老床位,新导物联数字化居家养老方式

新导物联的家庭养老床位解决方案利用物联网技术,通过实时监护、主动关怀、跌倒检测等功能,确保老年人的居家安全与健康,同时配备智能药箱进行用药管理,为老年人提供全方位的智能养老服务,助力幸福晚年。

新导物联家庭养老床位,是主要作为辅助居家养老这里概念形成的解决方案,主要针对居家养老的老年人出现无人照护或是招呼帮助不及时的情况。并且在监护的基础上增加健康跟踪和主动关怀服务,切实为老年人的居家养老生活保驾护航,过幸福晚年生活。
新导物联家庭养老床位六大应用场景
在这里插入图片描述

【场景一:实时监护】
通过生命体征监测床垫可以实时监控老人健康状况,采用高感度压敏传感器检测,实现完全无拘束生命体征监测、实时监护。实时记录老人在离床时间,心率、体征、呼吸等数据,做到风险及早预警,减少意外风险的发生,提升居家养老安全性。老人在床长时间没翻身容易生疮,智能床垫能监测老人是否按时翻身,如果没有会提示护理人员来为老人翻身,能有效预防病症情况发生。
【场景二:主动关怀】
通过智能摄像头或其他智能互联终端设备,服务平台工作人员定期或按需与居家老人进行远程视频通话,进行日常关怀、健康问询、实时陪伴等线上服务。
【场景三:跌倒检测】
跌倒是老年人受伤最主要的原因,新导物联的跌倒检测雷达终端可应用于洗手间、卧室等私密场所,无隐私泄露问题。跌倒检测雷达可以获取人员位置、速度、姿态等目标信息,实现非接触式检测。
【场景四:老人防走失】
新导物联的家庭养老床位解决方案里还有针对老年人防走失的功能。许多老年人出门容易走丢、迷路也成为了很大的一个隐患。新导物联配备多功能定位胸卡,做到室内室外一体化精准,一旦发现老年人走丢,就可以及时查看定位位置,及时寻找到老人。
【场景五:健康监护】
独居、空巢老人除了居家安全问题,还有健康问题。除了睡眠时的生命体征监测床垫,新导物联还配备了心率手环。该手环轻便舒适,适合老人佩戴。内部配备心率传感器、能够精确地记录体温、步数、睡眠质量、卡路里消耗等数据。当体温低于或高于正常值手环会自动系统发送预警消息,其中的历史轨迹查询功能还可以查看佩戴者都去过哪些地方,保障老年人的安全。
【场景六:智能药箱】
人工智能药箱,用作提醒老年人用药和记录用药。更加智能并有机构专业人员协助管理的药箱与移动应用,除了常规的对药品的安全贮藏、余量提醒等,还可以通过APP应用查看和操作。此外还有应急呼叫提醒,当长辈在使用期间未及时服药都会有提醒,告知监护人或服务商及时提醒老年人服药。

新导在国内物联网领域深耕多年,作为成熟的智慧养老供应商拥有众多成功案例,并与多家机构协作,在多地已有家庭养老床位服务项目落地。新导拥有自主开发的软件平台和行业领先的前瞻观念,将数字化科学养老手段和自主研发的对应设备结合,实际应用到生活中,为越来越多的老年人提供一个舒适、安心的养老环境,为老年人的幸福晚年而努力。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请系我删除!
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