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老年人居家安全智能监测终端的误报率优化研究1

老年人居家安全智能监测终端的误报率优化研究

摘要

本研究聚焦于老年人居家安全智能监测终端的误报率优化问题，旨在通过系统化

的理论分析和技术创新，显著降低现有监测系统的误报率，提升老年人居家安全监测的

准确性和可靠性。随着全球人口老龄化趋势加剧，我国60岁以上老年人口已突破2.8

亿，其中超过80%选择居家养老，对智能安全监测系统的需求日益增长。然而，当前市

场上的监测终端普遍存在误报率高的问题，平均误报率高达15%30%，严重影响了用户

体验和系统实用性。本研究将采用多模态传感器融合技术、深度学习算法优化和自适应

阈值调整等方法，构建一套完整的误报率优化解决方案。研究预计将误报率降低至5%

以下，同时保持95%以上的真实事件检测率。研究周期为24个月，分为理论研究、系

统开发、实验验证和推广应用四个阶段，总预算约500万元。研究成果将为我国智慧养

老产业提供重要的技术支撑，具有显著的社会效益和经济效益。

引言与背景

人口老龄化趋势与居家养老需求

全球正面临前所未有的人口老龄化挑战。根据联合国人口司的数据，到2050年，

全球60岁以上人口比例将翻倍，达到近21亿人。我国作为世界上老年人口最多的国

家，老龄化进程更为迅速。国家统计局数据显示，截至2022年底，我国60岁及以上人

口已达2.8亿，占总人口的19.8%，其中65岁及以上人口2.1亿，占14.9%。预计到

2035年，我国60岁及以上老年人口将突破4亿，在总人口中的占比将超过30%。在这

一背景下，居家养老作为我国主要的养老方式，其占比超过80%，如何保障老年人居家

安全已成为亟待解决的社会问题。

老年人居家安全面临多重风险，包括意外跌倒、突发疾病、燃气泄漏、火灾等。研

究表明，65岁以上老年人每年跌倒发生率高达30%40%，其中5%10%的跌倒会导致严

重伤害。传统的居家安全监测方式主要依赖人工看护或简单的报警装置，存在响应不及

时、覆盖不全面等问题。智能监测终端的出现为解决这一问题提供了新的可能，但现有

系统的误报率过高严重制约了其推广应用。

智能监测技术发展现状

智能监测技术经历了从单一传感器到多模态融合、从简单阈值判断到复杂算法分

析的演进过程。早期系统主要采用红外、门磁等单一传感器，通过简单的阈值判断触发

报警，误报率极高。随着物联网技术的发展，多传感器融合成为主流，但算法仍较为简

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单。近年来，人工智能技术的引入使监测系统智能化水平显著提升，但误报问题仍未得

到根本解决。

当前主流的老年人居家安全监测终端主要采用以下技术路径：基于计算机视觉的

行为识别系统、基于可穿戴设备的生理参数监测系统、基于环境传感器的异常检测系统

以及多模态融合的综合监测系统。各类系统均有其优势，但也存在明显局限。例如，计

算机视觉系统受光照、遮挡影响大；可穿戴设备依赖老年人佩戴意愿；环境传感器对复

杂场景适应性差。这些技术局限性是导致高误报率的重要原因。

误报问题的严重性与研究意义

高误报率是制约老年人居家安全监测系统推广的关键瓶颈。行业调研数据显示，现

有系统的平均误报率在15%30%之间，部分复杂场景下甚至超过50%。高误报率导致

三个严重后果：一是频繁的误报会引发”狼来了”效应，使监护人对真实警报产生麻痹心

理；二是增加不必要的应急响应成本，浪费社会资源；三是降低老年人对监测系统的接

受度，影响其生活质量。

误报问题的复杂性在于它涉及技术、心理、社会等多个层面。从技术角度看，误报

源于传感器噪声、算法局限、环境干扰等因素；从心理角度看，误报会引发焦虑和不信

任；从社会角度看，误报会影响养老服务的资源配置效率。因此，误报率优化研究具有

多维度的重要意义：技术上可推动监测算法创新；应用上可提升养老服务效能；社会上

可促进智慧养老产业健康发展。本研究正是在这一背景下，针对误报率这一核心问题展

开系统性研究。

研究概述

研究目标与核心问题

本研究的总体目标是开发一套误报率低于5%的老年人居家安全智能监测系统，同

时保持95%以上的真实事件检测率。为实现这一目标，研究将解决以下核心问题：一

是多源异构传感器数据的融合与去噪