基于混合深度学习模型的老年人活动识别与安全增强系统研究

本研究针对老年人活动识别（HAR）系统存在的精度不足、数据收集灵活性差及数据集限制等问题，开发了一种基于传感器数据的混合深度学习模型（CNN+LSTM）。通过自主研发的Android应用采集多轴运动特征数据，构建包含六类活动的数据集，模型准确率达98.60%，精确度、召回率和F-score分别达到98.90%、96.79%和96.12%。该研究为老年人安全监控和健康管理提供了高效可靠的解决方案，具有重要的临床应用价值。

　　

随着全球人口老龄化加剧，老年人健康监护成为社会关注的焦点。人类活动识别（Human Activity Recognition, HAR）技术通过分析传感器数据来识别日常行为，在医疗健康、安全监控等领域展现出巨大潜力。然而，现有HAR系统存在明显局限：多数研究针对年轻人设计，缺乏对老年人特殊活动模式的关注；传统模型依赖手工特征提取，难以捕捉复杂时空特征；数据集普遍存在类别单一、样本量小的问题；多传感器系统易出现数据缺失或故障，且隐私安全问题突出。更关键的是，现有系统在真实环境中的表现往往不如实验室理想，特别是对文化特异性活动（如祈祷）的识别能力不足。

为突破这些瓶颈，来自Sri Venkateswara工程学院的G. Sujatha团队在《Measurement: Sensors》发表了创新性研究，开发了一套面向老年人的混合深度学习HAR系统。研究人员首先自主研发了传感器支持的Android应用，通过智能手机内置的加速度计、陀螺仪和线性加速度传感器采集多轴运动数据，构建了包含骑行、躺卧、祈祷、跑步、坐立和行走六类活动的专属数据集，样本总量达62,592条。数据采集采用前瞻性标注模式，受试者在执行特定活动前通过应用界面手动选择对应标签，确保数据标注准确性。

研究核心技术是提出了一种卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合的混合架构。该模型通过3层CNN提取空间特征（卷积核尺寸分别为27×1、14×1、4×1），再通过2层LSTM（单元数分别为8、16、32）捕捉时间依赖关系，最后经全连接层输出分类结果。模型采用ReLU激活函数、Adam优化器和0.2的dropout率，使用滑动窗口（窗口大小3500，步长50）处理时间序列数据，并通过z-score标准化和随机过采样解决数据不平衡问题。

关键技术方法包括：1）自主研发Android应用采集多模态传感器数据（加速度计、陀螺仪、线性加速度传感器）；2）采用滑动窗口分割和z-score标准化预处理时间序列数据；3）构建混合深度学习架构（CNN+LSTM）进行特征提取和时序建模；4）使用随机过采样技术处理类别不平衡问题；5）通过TensorFlow Lite Micro实现模型轻量化部署。

模型性能表现：混合模型在测试集上达到98.60%的准确率，显著优于单一CNN（87.35%）和LSTM（85.38%）模型。精确度、召回率和F-score分别达到98.90%、96.79%和96.12%，表明模型在减少误报和漏报方面表现优异。特别值得注意的是，模型对"行走"类活动的识别达到完美水平（AUC=1.00），其他各类活动的AUC值均在0.98以上。

消融实验分析：通过系统性的架构对比实验发现，3层CNN配合2层LSTM的架构效果最佳。当仅使用1层CNN和1层LSTM时，准确率为94.75%；增加至3层CNN和1层LSTM时，准确率提升至97.40%；最终混合架构达到98.60%的准确率，证明深度卷积层与多层LSTM的协同效应。

实时部署能力：模型经过轻量化优化后参数量仅为267,696，模型大小1.2MB，在移动设备上推理时间仅12毫秒，满足实时监控需求。通过TensorFlow Lite Micro实现边缘部署，为实际应用奠定基础。

与传统方法对比：相比依赖手工特征提取的传统机器学习方法（如SVM、RF），该端到端深度学习模型自动学习特征表示，避免了人工特征工程的主观性和局限性。与单一架构模型相比，CNN-LSTM混合模型既能捕捉空间模式又能建模时间动态，在处理传感器时序数据方面展现出明显优势。

研究结论表明，这种针对老年人设计的混合深度学习HAR系统能够有效识别多种日常活动，特别是解决了传统方法对老年人特异性活动（如缓慢运动、祈祷等）识别不足的问题。模型的高精度和实时处理能力使其非常适合应用于老年人安全监控、跌倒检测和健康管理等领域。

讨论部分强调，该研究的创新点在于：1）专门针对老年人活动特点设计系统和数据集；2）提出高效的CNN-LSTM混合架构，在保持轻量化的同时实现高精度；3）开发完整的端到端解决方案，从数据采集到模型部署形成闭环；4）通过消融实验系统验证了架构设计的合理性。然而研究也存在一定局限，如数据集主要来自印度地区，可能影响模型的文化普适性；未在真实环境中进行大规模验证等。

未来研究方向包括：扩展数据集规模和多样性，增加更多文化特异性活动；探索联邦学习等隐私保护技术；开发自动紧急报警功能；在嵌入式设备上进行长期稳定性测试。这项研究为老年人智能监护提供了重要技术支撑，推动了HAR技术在健康医疗领域的实际应用。