老人监护专利技术综述

老人监护专利技术综述

汪璞刘步青

（国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心四川成都610213）

摘要：基于专利数据库，通过检索、筛选、统计和分析国内外有关老人监护装置、系统、方法的专利申请，从老人监护装置/系统发展状况方面给出了老人监护领域的技术演进路径，从技术演进中总结发展趋势。为老人监护领域的后续发展提供参考。

关键词：老人，老年人，监护，报警，求助，求救，专利。

AReviewofPatentstechnologyofElderlyMonitoring

WANGPuLIUBuqing

(PatentExaminationCooperationSichuanCenterofthePatentOffice,SIPO,ChengduSichuan610213)

Abstract:Basedonpatentdatabase,throughsearching,screening,statisticandanalysisofpatentapplicationsforgeriatricguardianshipdevices,systemsandmethodsathomeandabroad,thetechnologicalevolutionpathinthefieldofgeriatricguardianshipisgivenfromthedevelopmentstatusofgeriatricguardianshipdevices/systems,andthedevelopmenttrendissummarizedfromthetechnologicalevolution.Toprovidereferenceforthefollow-updevelopmentoftheelderlycarefield.

Keywords:Old;Elder;monitor;help;patent;

一、老人监护专利技术概况

在20世纪70年代，在一些较发达的国家，如英国、美国、法国、荷兰等国家，陆续出现针对老人涉及的求救求助报警器，这些报警器便是老人监护系统的雏形，其具有老人监护系统的最基本的功能，它们大多数通过老人手动触发，并给出相应的警报，指示相关人员尽快帮助老人。此后，逐渐出现了便携式老人监护装置、穿戴式老人监护装置以及老人监护系统，本文主要分析从2006年至2015年，老人监护装置、系统以及方法的专利文献。

二、老人监护专利技术的发展状况

2.1申请量年度分布

在老人监护领域，国外起步明显早于国内，其专利申请量从2006以来已经比较平稳，2006年至2007年有小幅度降低，随后在2007年至2010年再次趋于平稳，之后在2010年至2011年再次小幅上升，之后便一直呈现平稳态势。我国的老人监护领域起步较晚，在2006年之前，申请量非常少，申请量自2006年开始迅速增长，至2011年达到瓶颈，随着物联网与计算机的发展，在2012年之后再次迅速增长，并于2013年超过国外，此后一直保持着高增长态势。

2.2申请原创国分布

在老人监护领域，日本、中国的申请量远超过其他国家。图2给出了中国以及日本在2005年至2015年关于老人监护方面的专利申请量，在老人监护领域，日本历年申请量较大，从上图可以看出，日本申请量在2006年经历了一定幅度的下跌，由上图可知，从2006年至2012年，我国65岁老人所占人口比例稳步上升，由于我国人口基数大，因此，老人监护领域在我国的申请量也呈现上涨趋势。并且，由于我国社会的少子化加剧，在今后很长一段时间内，我国都会处于老龄化社会。从2006年至2015年，除中国、日本外，申请量较大的国家有美国、韩国、德国、法国，上述国家均是发达国家，已经面临老龄化的社会问题。2011年统计数据显示，美国老龄化率为13.1%，韩国老龄化率为11.4%，德国老龄化率为20.6%，法国老龄化率为16.8%，其中，美国韩国进入老龄化社会（ageingsociety），法国进入老龄社会（agedsociety），德国则进入超老龄社会（hyper-agedsociety），因此，以上国家在老人监护领域的申请量在近年来排名前列。

2.3专利技术发展趋势

老人监护装置或系统主要对老年人进行监控、监护，在老人出现异常情况时及时反馈信息，因此，老人监护领域所面临的最重要的问题在于如何检测异常情况以及如何及时反馈信息。由上文分析可知，国外老人监护技术起步早，自上世纪90年代末期以来，该技术在国外迅速发展，在2005年左右达到发展速度的巅峰，此后的发展趋于平稳。而对于国内来说，2005年正是老人监护技术的起步阶段，但我国人口基数大，老龄化人口逐年增多，致使该领域发展迅猛，申请量年年攀升，并超越日本成为该领域的最主要的申请国。因此，下文就针对2006年至2015年的申请进行分析，希望获取该领域的技术演进路线。

三、老人监护专利演进分析

3.1老人监护检测装置的演进

单一的便携式求救装置结构简单，使用方便，成本低廉，这种便携式装置的求救信号通常情况下通过通讯网络传输，因此，多数便携式装置还具有通话等功能。

专利文献CN1921519给出了一键通移动终端监护与紧急救护功能的实现方法，在终端上增设4个通话键，1个紧急呼叫键，1个拨出键以及1个挂机键，老人可以针对性地选择某一通话键进行通话，该装置还具有定位模块、环境录音模块。为解决这种便携式装置仅能主动报警的问题，申请人从各个方面改进了便携式装置，使得这种便携式装置可以被动报警，比较常见的方法为在便携式装置中加入生理传感器或姿态传感器，并在其中设置先关检测算法，传感器检测到参数异常时，通过该便携式装置发出求救信号，如文献US20070950302A公开了通过特征匹配来检测跌倒事件，文献EP06425414A和文献JP2009163573均提到通过检测人体一定时间内的不动来确定跌倒事件，文献US2014132414通过气压计所测得气压的差分信号来确定跌倒事件，对于误报率较高的跌倒事件，许多文献也提到设置相应的按钮或确认机制来确认报警或解除报警，文献JP2016177449还提到设置解除报警失效功能。另有一些便携式装置通过其他途径检测老人求救事件，如通过限制老人的活动范围来进行报警；通过设置语音模块，采集声音特征，根据声音来进行报警；或是设置超声波传感器，专门用于检测床上的老人，防止老人在睡梦中掉落床下。虽然单一的便携式报警装置具有“便携”的优点，但无论是何种便携式报警装置，对于老人来说，它就是一种额外的装置，是一种负担。在科技进步的同时，一些申请人将便携式装置与老人的日常用品进行融合，一些基于手机、拐杖、鞋子等日常用品的报警装置开始产生。如专利文献CN101938556公开了一种基于手机的摔倒监测方法及手机，通过手机已经具有的检测模块，对老人进行跌倒检测；专利文献CN102450792公开了一种语音报警拐杖，利用拐杖进行报警。在此之后，不断有基于手机、拐杖等报警设备的申请，这些申请中，多数申请的发明点在于如何改进检测算法。通过以上对由此可得，便携式装置的发展趋势为从单一的手动报警式检测装置逐步发展为通过各种传感器检测完成检测并报警的被动式检测报警方式，

3.2老人监护系统以及方法的演进

随着社会的进一步发展，针对便携式装置无法深度分析数据、存储数据，无法进行多传感器数据融合等缺点，老人监护系统开始出现。根据测量装置和方法，可以将老人监护系统分为基于生理参数和非生理参数的老人监护系统。直接测量生理参数的方式简单有效，通过对老人的生理参数的测量，通过特定算法获取异常参数，通过异常参数对老人的生理情况进行判断，准确度高。

专利文献CN101320508公开了一种基于Zigbee技术的家庭无线远程监护系统，该系统通过佩戴式生理参数采集器采集老人的生理参数，将生理参数发送至家庭监护处理中心，在参数异常时，家庭监护处理中心将参数告知家人，并向医疗机构发送相关报警信息。该文献公开了一类典型的老人监护系统，一般来说，该系统通常包括两大模块：采集模块，服务器模块。采集模块通常为佩戴式或穿戴式装置，采集老人相关生理参数、姿态参数，通常情况下，采集器不用运算、分析，可以做到非常小，采集器在采集参数后将参数发送至服务器模块，服务器模块用于接收采集模块采集的参数，用于分析、判断，参数超过阈值时进行报警。在之后的一段时间内，由于物联网的发展，出现了大量此类老人监护系统的专利申请，但采集器加服务器的基本框架保持不变，申请人的主要改进点集中于数据的处理、分析，其中也不乏与其他系统的融合。文献JP2013078477公开了老人监护系统，该系统将采集的各个信息综合起来，形成报告；文献CN204740698U公开了一种智能化的居家养老系统，该系统利用采集到的数据，对老人可能患的一些疾病作出提前预测；文献CN104834828公开了一种基于DS证据理论-神经网络算法老人生理异常诊断方法，通过神经网络和信息融合实现老人生理异常的诊断；文献JP2014225166公开了一种监护系统和方法，该系统可以根据各项生理数据来划分危险等级；文献US2016307428公开的监护系统中，将数据传输至云平台，采用HMM处理、分析数据；文献CN105303493公开了一种居家养老健康大数据分析服务系统，通过大数据分析，为老人提供饮食推荐以及运动计划；文献CN105260973公开了一种基于大数据和互联网的老年健康监护系统，利用数据进行横向、纵向对比，每个老人每天的数据要与前面几天的数据进行对比，每个老人的数据与同类人群的数据进行对比，找寻异常数据。此外，由于老人监护系统已经具有数据库，还有许多文献提到将老人监护系统与其他系统结合起来，形成全方位的养老系统。通过以上分析可知，在近年的发展中，基于生理参数的老人监护系统的发展方向集中在软件以及数据分析、处理方面，通过对已有数据的分析处理，期望获得更准确的判断方法以及更快的判断算法，另外，还通过已有的数据库来获得更快更准的诊疗以及各种健康建议，老人监护系统功能日趋完善。

上述基于老人生理参数的老人监护系统中，大部分要在老人身上设置相应的采集器，相应地，产生了一些基于生理参数之外的老人监护系统。通过外部采集器，采集老人生活环境等外部特征，分析这些特征，利用异常特征进行报警。

文献CN1874497给出了一种基于全方位计算机视觉的独居老人家庭安保装置，该装置采用摄像头获取老人在空间场所的内的位置信息，通过机器视觉手段建立老人室内外活动模型，自适应学习老人日常活动规律，通过捕捉生活规律的在时间空间上的变化来发现和预测老人生活的反常及异常，所建立老人室内外活动模型不仅能识别视频监护范围内的异常，而且能预测视频监护范围以外的可能发生的异常。随后，同一申请人于2010提交了申请CN102387345A，基于全方位视觉的独居老人安全监护系统，通过全景图的检测，进一步完善了该方法。随着计算机视觉技术的发展，在这之后也有许多基于图像的老人监护系统，其主要发明点在于视频检测算法，即如何检测老人跌倒、长期卧床等算法，还有许多利用视频检测，结合其他生理传感器的老人监护系统。视频检测不可避免地涉及到隐私问题，一些申请文献中提到将图像检测与其他方式结合，在需要图像检测时，才进行图像检测。此外，还有相当一部分文献完全摒弃了图像检测，采用其他方式对老人进行检测。如检测独居老人水电气的用量，在水电气的用量发生异常时发出相应的报警，又如在独居老人的各个房间内安装相应的传感器，通过这些传感器获取老人的日常起居规律，在老人日常活动异常时发出警报。通过以上分析可知，上述文献与基于生理参数的老人监护系统不同，上述文献均要统计老人的活动规律。上述文献的发展趋势指向生活规律统计装置以及算法的改进，即在尽量减少对老人生活形成干扰的情况下，利用各种传感器统计老人的生活规律，以及设计一种适用于老人的自适应算法，使得该系统可以准确、及时地发现老人异常，及时给出反馈信息。

四、结语

我国正在加速进入老龄化社会，老人监护技术也在我国迅速发展，可以预见的是，在今后很长一段时间内，我国老人比例会持续增长，因此，还会出现大量老人监护技术的申请。根据对近年来老人监护技术的分析整理，获取了其演进路径以及主要改进方向，为今后的审查工作奠定了基础。