[00148571]多传感器信息融合及其在可穿戴计算上的应用

随着计算机技术的发展,计算机的使用地点、使用方式和外部形态不断发生着变化,产生了一种新型的个人移动计算系统-“可穿戴计算”。它可以穿戴在用户身上,与使用者紧密结合,与外界密切交互,感知用户的物理活动,在上下文环境中提供准确无误的信息活动,实现“以用户为中心”的服务要求。通常情况下,可穿戴计算由微型主机、人机交互系统、感知系统和通信系统四个部分组成。可穿戴计算在工业、医疗、军事、抢险救灾和日常生活等领域有着重要的用途。 将可穿戴计算与医疗、健康领域紧密结合,形成了一系列新的研究领域,其中可穿戴健康监测系统以可穿戴计算为基础,实现了低生理和心理负荷下人体生理信号自动、连续、动态地获取,近些年来得到较为深入的研究。在该系统中,各种传感器采集用户的多项生理参数,通过现代化的通信技术对这些信息进行本地或者远程处理,以对用户当前或以后的身体状况做出诊断或预测。可穿戴健康监测系统已成为当今国际备受关注的新兴前沿热点研究领域之一。 随着社会的发展,越来越多的国家开始步入老年社会,我国是世界上老年人口最多、增长速度最快的国家之一。预计到2030年,我国65岁以上的老年人口将达到15.98％,届时中国将进入老龄社会,而2040年将成为超高龄社会。而目前,许多年轻人对家中的老年人只注意物质方面的保障而忽视了精神赡养,导致很大一部分老年人在长期的孤独和情感需求被忽视中产生不良心理,威胁着他们的身心健康。特别是近年来,老年人心境障碍疾病患者逐年增多,其中比例最大的就是老年抑郁症和焦虑症,并成为了老年期常见的精神疾病。 由此,加强精神疾患的防治,预防心理和行为问题的发生,则成为当前一项十分重要和紧迫的任务。而如何借助可穿戴健康监测系统、及时鉴别具有较高风险的心境障碍,使老年人能有一个健康的身体和良好的心态,在身心愉悦的状态下安度晚年,已成为当今社会不容忽视的问题。 在可穿戴计算的研究中,多传感器所采集的信息具有多源性、异构性和非完备性,这就迫切需要一种能够同时处理具有以上特点数据的方法和流程。同时,常见的融合方法一般都基于静态条件下,并没有考虑存在时序数据的情况,也没有能够考虑上一时刻数据对当前数据的影响。本项目是对可穿戴计算中多源、异构、非完备信息融合的有意探索,旨在建立适于可穿戴计算的多传感器融合方法,并将其理论成果应用于“可穿戴老年人心境障碍识别系统”中,具有重要理论和应用价值。本项目针对可穿戴计算中多传感器数据存在的多源、异构、非完备等问题,提出了基于随机集理论的异构信息统一表示方法和建模方法;建立了基于模糊动态贝叶斯网络的可穿戴计算多传感器数据融合方法;开发了基于隐动态调教神经域模型的心境障碍识别系统。本项目旨在应用于可穿戴计算、智慧医疗、心理疾病辅助治疗等领域。