作者简介：祝绎涵(2005.6-)，性别：女，籍贯：辽宁 本溪，民族：满族，学历：本科，研究方向：信息安全。

本文系2025年大学生创新创业训练计划项目，项目名称：乐庆余年——基于多模态非接触式感知的智慧康养服务，项目编号：202512595006。

多模态非接触感知技术破解居家老年健康监护痛点路径研究

祝绎涵 任虹雨 王舒然

辽宁理工职业大学 辽宁省锦州市 121000

摘要

随着全球人口老龄化进程加快，居家老年群体的健康监护成为社会关注的重点。然而，传统健康监护方式存在实时性不足、依赖性强以及隐私安全难保障等痛点。多模态非接触感知技术以其无需佩戴设备、可实现连续监测以及数据融合能力强等优势，为居家老年健康管理提供了新的路径。本文从技术原理、应用现状及存在问题出发，分析了多模态非接触感知在生命体征监测、跌倒预警、行为识别等方面的应用潜力，并提出优化策略，包括多源信息融合、智能算法优化及个性化健康干预设计。研究显示，科学集成多模态非接触感知技术能够有效提升老年群体居家健康监护的实时性、准确性和舒适性，为智慧养老系统的发展提供理论支撑与实践参考。

关键词：多模态感知；非接触监测；居家老年；健康管理；智慧养老

引言

人口老龄化时代的到来促使老年人对健康的需求越来越强烈。而居家养老作为经济、舒适的一种选择广受青睐，其健康监护方式却仅依赖家庭成员或者定期检查等传统方式很难完成全天候监测以及连续化检测，不仅存在监测数据分散、滞后的情况还存在增加老年人发生意外情况时救治延迟的问题。基于非接触式感知技术可以利用摄像头、毫米波雷达和红外传感器等进行生命体征和行为状态的监测，且免去了佩戴相关设备的麻烦，摆脱了穿戴依赖性，是居家老人健康状况监测的重要技术支持手段。

一、多模态非接触感知技术概述

多模态非接触感知技术基于多种模式传感器，对对象的生理及行为信息进行非接触感知与采集，并通过融合分析判断被测者状态的技术集合。主要包括多源数据获取、预处理、特征提取以及行为识别等几个方面。视觉感知技术利用RGB摄像头和深度摄像头实现老年人姿态以及行为状态检测，毫米波雷达和红外传感器实现呼吸、心率以及体动状态监测。

多模态感知通过融合不同传感器模态，避免了环境对单模式传感方式的影响，例如光照因素影响摄像头观测和复杂的家具摆设减弱雷达探测等。通过多信息融合可以提升监测准确性和稳定性。另外，数据融合方法除了包括传感器融合之外，还包括特征级和决策级的融合，从而为老人健康状态的预测提供了多层次的信息支撑。基于多模态非接触感知技术为老年人在居养健康状态管理提供了一种连续、实时和无干扰的技术解决方案，具有广泛推广应用的前景。但是，在实际应用过程中仍面临诸如传感器放置、算法适应性及隐私问题等挑战，亟需开展系统研究和技术改进工作。在现有技术基础上，进一步优化传感器布局和算法设计，同时结合边缘计算与数据加密，可提升系统的可靠性与隐私保护水平，为大规模居家健康监护应用奠定基础。

二、居家老年健康监护痛点分析

（一）传统监护方式的不足

传统居家健康监护主要依靠家人护理和定期体检。这种方式虽然简单但存在信息滞后，监视面窄的不足。老年人单独居住的情况下，一旦发生疾病和跌倒不能进行实时报警，延误治疗对健康造成巨大威胁。同时人工监护依赖性较大，家庭成员负荷重，不易维持长久的高质量监护。

数据通过传统的方式保存，比较分散、没有连续性和完整性，不利于分析和研究。老人对自己健康信息的记录带有主观色彩，影响医护人员对老年人身体健康状况判断的准确性。而且要频繁体检和医院检查，增加了医疗消耗资源，并且阻碍了人们选择居家养老这一模式可持续发展下去。这种局限性突出了新的方法进行监护的紧迫性。

（二）老年人家庭环境中存在的特殊问题

复杂的生活环境、各种家具布局和生活习惯，使监测系统面临更多的挑战。首先，老年人活动缓慢且夜间活动频繁，单一传感模式无法获得完备数据。其次，居家生活环境中的光照变化、温湿度变化以及信号遮挡，都可能造成监测设备工作不稳定或者准确性降低[5]。例如摄像头受光照影响大、雷达易受到家具阻挡而发生衰减。

隐私敏感性强。传统的摄像监控设备容易造成隐私泄露，降低老年人的接受度。较低的佩戴依赖性导致老年人忘记佩戴而使得健康监测工作难以持续。这些挑战表明，实现同时满足准确性、连续性和舒适性的居家健康监护技术是亟待解决的重要问题。

三、多模态非接触感知技术改进方案

（一）多源信息融合与算法优化

为了提高在家居住的监测精度，必须利用多模态的信息融合。使用视觉、雷达、红外和声音等传感器协作可以收集有关老年人行为活动状态、呼吸心跳以及人体运动等多个信息源的数据用于准确地检测跌倒、不正常的心率及异常的活动模式。采用特征融合方法或者决策级融合方法在处理数据时进行不同模态间的优势互补来减少误差的影响，降低对单独传感器带来的影响。

算法的优化是提高智能化健康监护的重要因素。采用深度学习、时序模型、多任务学习等方法对老年行为模式进行识别与健康状况预测，使用历史数据训练模型可以实现个性化的健康状态评估和潜在风险预判，将异常呼吸频率和夜间活动模式相结合能够实现睡眠呼吸障碍的风险预测；将跌倒行为识别与生活习惯相关数据结合可以提供准确的预警；除了多模态数据收集之外，如何处理实时数据也是提高居家式健康监测精度的因素之一。利用边缘计算将通过传感器获得的数据在设备端进行初步的分析和处理能降低网络延迟，快速响应异常事件。

（二）个性化健康干预与系统集成

多模态感知技术不仅要能监测还应结合相应的个性化健康干预，形成闭环。根据检测结果智能地为老年人及家人提供个性化的健康指导，如：运动调节、饮食调节以及服药提醒。与此同时，智能健康系统能够与远程医疗相结合，实现异常事件自动报警、远程医生介入、健康数据共享等功能，使得居家养老更加高效和安全。

在系统集成部分需要建立统一的数据平台对来自传感器、行为识别和医疗健康数据进行整合以获得给老年人的一体化体验。同时要考虑隐私策略比如匿名处理、边缘处理以及访问控制，保证监测系统安全可靠又不会侵犯隐私。通过多模态非接触式感知和个性化的干预策略相结合有效提升居家老年健康监护的科学性、实时性和舒适度，为智慧养老体系建设提供技术支撑。在个性化健康干预方面，该系统可以进一步引入反馈机制通过交互界面或手机应用将相关提醒指导传达给老人提高健康行为执行力。在系统集成时也应考虑到多个机构之间协作将来自家庭，社区医疗服务和远程医生服务的数据共享以实现全流程健康管理。

结语

多模态非接触式感知技术用于居家老年健康监护，体现了非侵入、实时与连续监测的优势。利用多源信息融合和智能算法的优化并进行个性化干预，能够有效解决传统居家健康监护中的信息延迟、依赖度高等问题及隐私问题。然而，对于传感器布置优化以及如何提高数据融合精度和实现有效的隐私保护仍需深入研究。未来还需探索具有标准方案的居家健康监测方法、可扩展系统集成技术与精确干预策略以达到智能化、个性化、高效化的老年人健康管理目标。这项研究不仅支持了居家养老模式，同时也为智慧医疗以及大数据健康奠定了基础。

参考文献

[1]夏鑫宇,李华,常海霞,等.基于健康行为过程取向模型联合助推策略的居家容量管理干预方案在老年慢性心力衰竭患者中的应用效果[J].实用心脑肺血管病杂志,2026,34(6):27-33+44.

[2]黄敏,易文娜.“互联网+”居家护理结合健康教育家属协同护理在老年慢性疾病管理中的应用[J].基层医学论坛,2026,30(9):98-100+152.

[3]刘香田,谢鑑辉.基于健康信念模型的老年慢性阻塞性肺疾病患者居家营养管理方案构建[J].医药前沿,2026,16(2):6-10+19.

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