基于特殊體征感知的兒童防虐待智能裝置設計

姜逸翔　陳曦　邵柏潭　王煙波　王宇歆

摘 要：文章針對兒童應激時體征變化，提出了基于體征感知度的防虐待智能裝置的設計方案。硬件層面，對兒童的哭聲、心率、身體重心進行數據采集與監測。軟件層面，通過WIFI模塊，將數據傳至服務器，進行數據數據分析與報警信息發送；結合手機APP，將數據可視化。實現對兒童虐待的知情與阻止功能。本設備工作穩定、交互性好、實時性高，具有較大的市場應用前景與社會意義。

關鍵詞：兒童防虐待；體征感知；交互設備；APP開發

中圖分類號：TP18 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）35-0081-03

Abstract： In view of the changes of physical signs in children under stress， this paper puts forward a design scheme of intelligent device for preventing abuse based on the perceptual degree of physical signs. On the hardware level， the children's crying， heart rate， body center of gravity for data collection and monitoring. At the software level， through the WIFI module， the data will be sent to the server for data analysis and alarm information transmission； combined with mobile phone APP， the data is visualized， to realize the function of knowledge and prevention of child abuse. This equipment works stably， with good interactivity， high real-time and the bigger market application prospect and the social significance.

Keywords： child abuse prevention； physical sign awareness； interactive equipment； APP development

1 概述

孩子是一個家庭的希望，是一個民族的未來。令人扼腕嘆息的幼兒園虐待事件屢屢發生，當幼師欺負孩子時，孩子的家長或其他幼兒園老師不能及時知曉情況，來制止事態的進一步惡化。可見，解決此類問題的關鍵，在于如何把信息自動、準確、及時的發送給家長，從而阻止虐童行為的繼續發生。中國目前在園兒童數目已達4000多萬，而對于監測兒童在幼兒園的行為監測以及報警的智能產品，相關產品的空缺，家長的需求巨大。

市面上已存在相應的傳感器模塊，但缺乏一個機制平臺，對數據進行整合分析，解決虐待這一現實問題。因此，本本創新性地結合三者數據，利用算法進行分析，并通過手機APP將數據可視化，并將報警信號發送至家長。

2 工作原理

本項目利用物聯網技術，以STM32F103C8單片機為核心，通過集成傳感器監測兒童部分體征數據并通過無線傳輸技術將數據發送至服務器，在服務器內利用算法分析所得數據。當分析結果超過閾值時，自動將報警信息發送給家長的移動設備，使家長能夠及時發現孩子異常，進而了解實際情況并處理。

3 系統總體設計

本設備采用模塊化設計，共分為硬件、服務器、APP三個模塊。在硬件模塊，充分利用各種傳感器的功能對兒童的多種體態特征數據進行收集和預處理，將所得的數據通過無線通信技術傳輸到服務器模塊。在服務器模塊中，利用算法對接收到的數據進行分析處理，并借助APP模塊實現數據的可視化、異常信息報警等功能。

4 硬件設計

本設備以單片機為核心，利用聲音、加速度和心率檢測技術，通信技術等，以聲音傳感器、加速度傳感器、心率傳感器作為測量元件，組成兒童防虐待智能設備。主機模塊由STM32F103C8、電源、時鐘電路等組成。信號采集模塊由傳感器電路、信號處理電路等組成。主要器件有：單片機STM32F103C8、無線通訊模塊ESP8266、聲音傳感器、心率傳感器MAX30100、加速度傳感器GY-521 MPU-6050等。

4.1 單片機模塊

本設備選用STM32F103C8作為控制核心，該芯片為基于ARM Cortex-M內核STM32系列的32位微控制器，程序存儲器容量達64kB，速度達72MHz。尺寸小，功耗低，工作溫度范圍大（-40°C至85°C），滿足設備要求。

4.2 聲音檢測模塊

選用RB-02S084A RB聲音檢測傳感器作為聲音檢測模塊的主要部分。該傳感器由小型駐極體麥克風和運算放大器構成，可以將捕捉到的微小電壓變化放大100倍左右從而能被單片機模塊輕松識別。尺寸相對較小，基本滿足設備的需求。

4.3 重心監測模塊

采用GY-521 MPU-6050模塊進行重心監測。該模塊為整合性6軸運動處理組件，整合了軸陀螺儀、3軸加速器，以及一個可擴展的數字運動處理器（DMP）。模塊內置ADC，有利于減小設備尺寸。該模塊的測量范圍為用戶可控，陀螺儀的可測范圍為±250，±500，±1000，±2000°/秒，加速度計可測范圍為±2，±4，±8，±16g。此外，該模塊的尺寸僅為4*4*0.9mm（QFN封裝），且內建振蕩器在工作溫度范圍內僅有+-1%的頻率變化，穩定性好。

4.4 心率監測模塊

心率監測傳感器采用MAX30100傳感器，該傳感器結合了兩個LED和一個光電探測器，利用優化的光學系統以及低噪聲模擬信號處理來測量心率信號。該傳感器尺寸僅為5.6*2.8*1.2mm，采用光增強系統封裝。集成了環境光消除功能，采樣率高。該傳感器功耗極低，并能通過編程控制采樣率和LED電流實現節電。信噪比高，魯棒性好。同時數據傳輸速度較快，完全可以滿足設備的要求。

4.5 無線通訊模塊

ESP8266EX專為移動設備、可穿戴電子產品和物聯網應用而設計，通過多項專有技術實現超低功耗。同時具有省電模式，適用于本設備的低功耗應用場景。內置超低功耗Tensilica L106 32位RISC處理器，支持實時操作系統（RTOS）和Wi-Fi協議棧，并可將大部分處理能力留給應用編程和開發。除了Tensilica處理器外，ESP8266EX還集成了標準數字外設接口、天線開關、射頻balun、功率放大器、低噪放大器、過濾器和電源管理模塊等，僅需很少的外圍電路，有利于減小設備尺寸。此外，ESP8266EX的工作溫度范圍大（-40°C至+125°C），穩定性好，能適應各種操作環境。

5 軟件平臺搭建

通過自建服務器，接收來自單片機WIFI模塊傳來的信號，利用相應算法對數據進行分析檢測，判斷是否異常，并將結果推送至APP端。

5.1 服務器搭建

服務器主要采用python的flask框架進行搭建，配合socket套接字協議對傳感器監測到的數據進行接收。采用面向連接的TCP-IP協議進行通訊，保證數據不丟失。開啟多線程用訓練的模型對接收到的數據進行分析，避免服務器卡死并且保證服務器還可以繼續接收無線模塊發送來的消息。

5.2 模型（算法）構建

針對三種特征數據，有對應的算法來進行檢測；最后結合實際行為特征，對三組數據異常進行組合判斷，得出虐待行為是否發生。以哭聲檢測為例：

首先對數據進行預處理，將哭聲音頻與非哭聲分開，哭聲音頻的標簽置為1，非哭聲音頻置為0，從而構建0-1分類問題。

對每一音頻數據提取特征，分幀加窗，對每一幀的時域信號進行快速傅里葉變換轉變成信號的功率譜。用一組三角窗濾波器對信號的功率譜濾波，以此模擬人耳收聽到的功率范圍。在梅爾頻譜上進行倒譜分析，最終得到以梅爾頻率倒譜系數為特征的音頻特征。

根據音頻特征，構建有監督學習的分類模型。在模型分類評價中，如果分數精確度較高且召回率較低，則說明模型效果表現良好。如果模型在訓練中很難收斂，則應該考慮調節模型參數或者更換模型。如果模型的評價分數并不令人滿意，則應該考慮改變訓練特征。

5.3 APP開發

本智能系統裝置通過檢測兒童的特殊體征，并對數據進行分析從而實現對兒童狀況的監控。監控的結果應該能向家長進行實時反饋，真正達到防虐待的目的。因此本設備將開發相應的基于Android平臺的手機客戶端，家長可使用該客戶端隨時查看其所綁定設備的數據信息。同時客戶端也將根據數據分析結果，進行實時報警提示。本客戶端準備采用C/S結構，使用Android布局技術完成UI的設計，基于Java語言開發，在不同型號的設備模擬器上進行測試。主要具有“數據可視化”及“消息通知”兩大功能，力求做到用戶體驗好，容錯能力強，信息反饋及時準確。

6 結果分析

本設備利用物聯網技術，利用集成傳感器監測兒童的哭聲、重心、心率等體征數據，通過無線通信模塊將收集到的數據上傳到后臺服務器內。在服務器內通過算法分析處理所得數據，通過APP將分析結果實時顯示到家長的移動設備上，并在數據出現異常時即時發送報警信息到家長的移動設備，保證家長對兒童身體狀況的知情。充分發揮物聯網技術在數據收集中的作用，為降低兒童虐待事件發生率提供了信息保障。

7 結束語

本文設計了一種兒童防虐待裝置，通過傳感器的監測、APP的信息傳達，實現對設備與兒童、家長的交互，安全性好，時效性高。旨在保護兒童的安全健康，緩解家長憂慮，提高社會對兒童安全問題重視。

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