破解居家养老“隐私+断网”双重难题

本报讯 随着我国老龄化程度不断加深，独居老人居家安全监护需求日益迫切。然而，如何在保护老人隐私的前提下实现可靠的跌倒等异常事件监测，并确保断网状态下告警依然有效，成为行业长期面临的技术瓶颈。针对这一痛点，"热护安居"团队研发的低分辨率热阵列时空轨迹识别技术实现了重要突破，为居家养老安全监护提供了一条"隐私原生、断网可用、精准识别"的技术路径。

当前居家养老监护领域普遍面临两大技术难题。一方面，高隐私空间内老人普遍拒绝安装摄像头，而可穿戴设备又依赖持续佩戴，老人依从性低，导致大量监护场景出现"盲区"；另一方面，现有智能监护系统多依赖云端运行，一旦网络中断，告警信息便难以送达，极端情况下可能错失最佳救援时机。

三层技术架构构建全链路解决方案

该技术采用"低分辨率热感采集——时空轨迹与轻量模型识别——边缘推理与Mesh离线告警"三层架构，从感知、识别到告警，形成完整的居家安全监护技术体系。

热感采集：从硬件层面保障隐私安全。 技术核心采用32×24热电堆阵列传感器，仅含768个测温像素点，输出为低分辨率热斑图像。与可见光摄像头不同，该传感器仅能感知人体温度分布轮廓，无法识别人脸、衣着等可辨识个人身份的信息，从硬件底层杜绝了隐私泄漏风险。这种非接触式的感知方式，既实现了24小时无感监测，又充分尊重了老年人的生活隐私，有效解决了传统监控方案的隐私阻力问题。

智能识别：轨迹分析精准捕捉异常事件。 在算法层面，团队基于1D-CNN-BiLSTM轻量化神经网络模型，通过环境温度补偿、背景更新与轨迹分段等预处理，从连续的热斑图像中提取人体质心轨迹、空间分布等特征，实现对跌倒静止、离床未归、异常滞留、节律偏移等四类典型异常事件的智能识别。单个监测节点有效覆盖面积达15至20平方米，可满足卧室、客厅等主要活动区域的监测需求。

为适配边缘计算场景，团队通过知识蒸馏、通道剪枝与INT8量化等模型压缩技术，将深度神经网络成功部署于RK3588边缘网关设备。实测数据表明，系统四类异常事件召回率达90%以上，单帧推理延迟控制在200毫秒以内，兼顾了识别精度与响应速度。

联合供应商完成热红外阵列、RK3588网关及体征贴片验证

离线告警：断网环境下仍可快速响应。 针对公网中断导致告警链路失效的行业共性问题，技术引入Bluetooth Mesh多跳组网机制。各房间监测节点、楼层中继设备与值班终端之间形成自组织通信网络，即使公网完全中断，告警信息仍可通过蓝牙多跳转发快速送达，三跳内告警触达时间小于2秒，本地单日误报不超过2次，实现了"断网不断警"的应急保障能力。

技术应用前景广阔

目前，围绕该核心技术，团队已申请多项发明专利并发表相关学术论文，技术创新性获得行业认可。该技术已在江西省多个社区养老场景开展试点应用，显著提升了独居老人异常事件的发现效率与响应速度。

业内人士指出，低分辨率热阵列时空轨迹识别技术探索出了一条不同于传统视频监控与可穿戴设备的第三条技术路线，其“无视频、非接触、断网可用”的特性高度契合居家养老的真实需求，在智慧养老、社区照料、机构护理等场景具备良好的规模化应用前景，有望为积极应对人口老龄化提供新的技术支撑。