一种基于边缘计算的动作风险分析系统的制作方法

本发明涉及数据分析，具体涉及一种基于边缘计算的动作风险分析系统。

背景技术：

1、残疾人及不具备生活自理能力的群体往往采用实时定位监测或聘用护理人员照理的方式保证残疾人及不具备生活自理能力的群体的安全，但定位监测的方式无法监测到用户的身体状态，聘用护理人员照理的方式无法实时监测到用户的身体状态，不难看出残疾人及不具备生活自理能力的群体用户的日常生活仍存在一定的安全风险。

技术实现思路

1、针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于边缘计算的动作风险分析系统，解决了上述背景技术中提出的技术问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、一种基于边缘计算的动作风险分析系统，包括：构建层、分析层、判定层；

4、用户的实时位置信息通过构建层获取，构建层同步基于获取的用户实时位置信息构建用户姿态模型，分析层同步接收构建层中构建的用户姿态模型，基于用户姿态模型分析用户姿态风险，基于用户姿态模型变更分析用户姿态安全态势，判定层实时接收用户姿态风险分析结果，基于用户姿态风险分析结果判定用户当前状态是否安全，判定结果为安全时，进一步接收用户姿态安全态势分析结果，基于用户姿态安全态势分析结果，再次执行用户当前状态是否安全的判断；

5、所述分析层包括接收模块、评估模块及跳转模块，接收模块用于接收构建层中构建的用户姿态模型，评估模块用于获取接收模块中接收的用户姿态模型，基于用户姿态模型评估用户姿态风险；跳转模块用于识别评估模块运行状态，在评估模块完成用户姿态风险评估后，跳转接收模块再次运行；

6、所述用户姿态风险评估逻辑表示为：

7、

8、式中：k为用户姿态风险表现值；n为用户姿态模型中用户位置信息的集合；(xi，yi，zi)为第i组用户位置信息的坐标；(xcon，ycon，zcon)为用户位置信息的参照坐标；ωi为第i组用户位置信息坐标的对应权重；γ为用户姿态模型对称性；

9、其中，用户姿态风险表现值k越小，表示用户当前状态安全性越低，反之，表示用户当前状态安全性越高，所述评估模块中设定有安全判定阈值，评估模块基于用户姿态风险评估逻辑求取的用户姿态风险表现值k与安全判定阈值比对，评估用户当前状态是否安全，(xcon,ycon,zcon)∈n，权重的取值服从：权重乘积运算对应用户位置信息对应坐标与参照坐标间隔相邻坐标越多，权重取值越大，反之，权重取值越小，权重大于零，权重不大于(η-1)，η为用户配置的定位模块总量。

10、更进一步地，所述构建层包括定位模块、构建模块及储存模块，定位模块用于定位用户四肢躯干实时位置信息，构建模块用于接收定位模块中定位到的用户四肢躯干实时位置信息，基于用户四肢躯干实时位置信息构建用户姿态模型，储存模块用于获取构建模块中构建的用户姿态模型，对用户姿态模型进行储存；

11、其中，定位模块设置有若干组，用户四肢均部署有不少于三组，且部署于同一肢体的不少于三组的定位模块，以关节为界，等距对称状分布，其中一组定位模块部署于关节位置，用户躯干上呈竖直状态部署有不少于三组定位模块，且用户头部至少部署有一组。

12、更进一步地，所述定位模块中设置有运行周期，定位模块基于运行周期实时运行，对用户四肢躯干的位置信息进行定位采集，并在定位到用户四肢躯干位置信息时，同步向构建模块反馈定位到的用户四肢躯干位置信息，所述定位模块运行对用户四肢躯干的位置信息进行定位时，将构建模块的部署位置信息作为参照，以定位到用户四肢躯干的位置信息，所述定位模块以穿戴式或皮下植入的方式配置于用户，实现用户四肢躯干位置信息的定位；

13、其中，构建模块在接收到定位模块定位到的用户四肢躯干位置信息后，以来源于用户四肢的位置信息相邻相互连接构成表示用户四肢状态的线段，以来源于用户躯干的位置信息相邻相互连接构成表示用户躯干状态的线段，再以表示用户四肢状态的线段上靠近表示用户躯干状态的线段的一端，与表示用户躯干状态的线段上最近一组位置信息点相互连接，以构建用户姿态模型。

14、更进一步地，所述储存模块获取构建模块中构建的用户姿态模型，对用户姿态模型进行储存后，同步获取用户姿态模型来源用户四肢躯干位置信息采集时间戳，以位置信息采集时间戳作为时帧配置于用户姿态模型，于固定视角下基于储存模块中各组储存的用户姿态模型配置时帧，依次对用户姿态模型进行遍历，以构成用户姿态动态模型；

15、其中，用户姿态动态模型中相邻用户姿态模型的时帧差大于三秒时，基于下式求取用户姿态动态模型中相邻用户姿态模型的中间帧对应用户姿态模型，并插入到用户姿态动态模型中，中间帧对应用户姿态模型求取逻辑表示为：

16、

17、式中：d(x,y,z)为中间帧对应用户姿态模型中用户四肢躯干位置信息；(xmin，ymin，zmin)为相邻用户姿态模型中，时序较早的一组用户四肢躯干位置信息；(xmax，ymax，zmax)为相邻用户姿态模型中，时序较晚的一组用户四肢躯干位置信息；

18、其中，基于上式对中间帧对应用户姿态模型中各用户四肢躯干位置信息进行求取，以构建中间帧对应用户姿态模型，且中间帧对应用户姿态模型的求取及插入操作，连续执行若干次，直至用户姿态动态模型中相邻用户姿态模型的时帧差小于0.3秒，且用户姿态动态模型同步于储存模块中储存。

19、更进一步地，所述用户姿态模型对称性γ通过下式进行求取，公式为：

20、

21、式中：u为用户姿态模型中来源用户躯干位置信息连成线段一侧的四肢位置信息对应坐标集合；(xv，yv，yv)为第v组四肢位置信息对应坐标；(xnorr，ynorr，ynorr)为用户姿态模型中来源用户躯干位置信息连成线段上距离(xv，yv，yv)最近一组位置信息对应坐标；q为用户姿态模型中来源用户躯干位置信息连成线段另一侧的四肢位置信息对应坐标集合；(xp，yp，yp)为第p组四肢位置信息对应坐标；(xnorr′，ynorr′，ynorr′)为用户姿态模型中来源用户躯干位置信息连成线段上距离(xp，yp，yp)最近一组位置信息对应坐标；

22、其中，用户姿态模型对称性γ越接近1，表示用户姿态模型越对称，反之，表示用户姿态模型越不对称。

23、更进一步地，所述跳转模块控制分析层跳转至接收模块运行阶段时，接收模块再次运行，以指定时间阈于储存模块中调取相应时间阈的最新的用户姿态动态模型，评估模块进一步运行，基于接收模块再次运行接收的用户姿态动态模型，评估用户姿态安全态势，在评估模块完成用户姿态安全态势评估后，跳转判定层运行；

24、其中，接收模块首次运行时接收的用户姿态模型，即储存模块中最新储存的一组用户姿态模型，所述接收模块基于跳转模块再次运行时应用的指定时间阈基于系统端用户手动设定，且不少于三秒。

25、更进一步地，所述用户姿态安全态势评估逻辑表示为：

26、

27、式中：fsit为用户姿态安全态势表现值；v(gt,gt+1)为用户姿态动态模型中第t帧用户姿态模型中各组四肢躯干位置信息，与第t+1帧用户姿态模型中各组四肢躯干位置信息，来源相同定位模块四肢躯干位置信息相互连接，来源用户姿态模型相同的四肢躯干位置信息相互连接状态下，形成的封闭三维立体图形的体积；v(gt+1,gt+2)为用户姿态动态模型中第t+1帧用户姿态模型中各组四肢躯干位置信息，与第t+2帧用户姿态模型中各组四肢躯干位置信息，来源相同定位模块四肢躯干位置信息相互连接，来源用户姿态模型相同的四肢躯干位置信息相互连接状态下，形成的封闭三维立体图形的体积；

28、其中，用户姿态安全态势评估逻辑在执行时，应用用户姿态动态模型中连续的四组用户姿态模型，记作t、t+1、t+2、t+3，则t+1、t+2、t+3的用户姿态安全态势表现值，表示为：

29、

30、更进一步地，所述判定层包括监测模块、判定模块及交互模块，监测模块用于监测分析层中评估模块判定结果，在监测到判定结果为用户姿态风险表现值k处于安全判定阈值外时，跳过判定模块，触发交互模块运行，反之，跳转判定模块运行，判定模块用于接收分析层中评估模块基于跳转模块控制跳转，评估模块再次运行状态下，求取的fsit、fsit′，基于fsit、fsit′判定用户当前状态是否安全，交互模块用于向系统端用户反馈用户状态不安全的信息；

31、其中，fsit＜fsit′时，判定用户当前状态不安全，反之，判定用户当前状态安全。

32、更进一步地，所述交互模块基于无线网络与系统端用户持有的移动设备交互连接，交互模块运行向系统端用户反馈用户状态不安全的信息内容包括：构建模块部署位置信息、定位模块最新定位到的用户位置信息。

33、更进一步地，所述接收模块通过无线网络交互连接诶有评估模块及跳转模块，所述接收模块通过无线网络交互连接有储存模块，所述储存模块通过无线网络交互连接有构建模块及定位模块，所述跳转模块通过无线网络交互连接诶有监测模块，所述监测模块通过无线网络交互连接有判定模块及交互模块。

34、采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：

35、本发明通过一种基于边缘计算的动作风险分析系统，该系统在运行过程中，通过部署与用户身上的定位模块，实时采集用户的位置信息，进而以用户位置信息构建用户姿态模型，进一步的基于用户姿态模块来生成用户姿态动态模型，最终结合用户姿态模块及用户姿态动态模型对用户姿态安全态势进行连续的综合评估，使系统能够良好的应用于残疾人及不具备生活自理能力的群体，保障残疾人及不具备生活自理能力的群体安全，实时的为用户带来姿态风险分析监测效果。