智能婴儿车保姆

0 引 言

一直以来，婴幼儿的日常监护是每个家庭最为关注和头疼的问题之一。随着二胎政策的全面实施，持续增长的婴幼儿数量必然会使得不少家庭开始考虑其带来的看护负担。为人父母是一件很不容易的事情，既美妙也容易让人筋疲力尽。新晋父母通常会因为应对婴幼儿的各种突发状况而手忙脚乱，失去了享受生活的乐趣。此外，由于每天婴儿大部分时间都处在睡眠状态中，如何对其进行有效的睡眠监护以及如何及时解决尿湿、踢被等一系列问题一直困扰着大多数父母。因此，市场上对于婴儿各种产品的需求趋势越来越大。婴儿车作为一种传统的婴儿用品，在现代社会中有着广泛的市场需求。虽然其种类繁多，但功能较为单一，无法满足父母的多样化需求。因 此，一种基于物联网技术的智能婴儿车保姆系统应而生。该系统解决了父母面临的众多看护难题，缓解了父母的看护压力，具有很广阔的市场应用空间。

1 系统总体设计

智能婴儿车保姆由数据采集处理系统和 Android 应用客户端两部分组成。数据采集处理系统由 FPGA 与各功能模块组成，协调工作，对婴幼儿的各种生命体征信息以及是否有尿湿、踢被等异常行为进行检测和处理，并将处理结果与预先设定的阈值进行比较，当数据超出阈值范围时，会触发系统的安全报警功能。同时，客户端 APP 接收来自服务器的实时信息并显示，当显示数据异常时也会触发相应的报警功能系统结构如图 1 所示

2 系统的硬件设计

本系统在硬件上主要分为存储模块、主控与数据处理模块、摄像头模块、WiFi 通信模块（CC3200）以及各种检测模块。各模块之间都不是独立运行的，而是相互交织、协同工作。

2.1 数据存储

数据存储采用容量为 2 kB 的 24C02 芯片，通过 E2PROM来扩展芯片内存以满足本系统数据存储的需求。可采用外接内存卡的形式扩展内存。SD 卡采用四位 SDIO 方式驱动，最大速度可达 24 Mb/s，非常适合高速存储情况。

2.2 体温检测

系统采用非接触式红外线温度感应芯片 MLX90614ESF检测温度。该模块以 81101 热电元件作为红外感应部分。输出为被测物体温度（To To T）与传感器自身温度（TTaa T）共同作用的结果，理想情况下热电元件的输出电压为 ：

其中 ：温度单位为 K，A为元件的灵敏度常数。目标温度和环境温度由 81101 内置的热电偶测量，从 81101中输出的两路温度信号分别经内部 MLX90302 器件上高性能、低噪声的斩波稳态放大器放大，再经过一个 17 bit 的模数转换器和强大的数字信号处理单元后输出。由于婴儿还处在生长发育阶段，无法对自身的生理现象进行表达和自我照顾，若因受凉而发烧或发烧后长时间未被家长发现，极可能对婴儿造成严重的影响，而该婴幼儿发烧检测监控系统可以及时发现并迅速通知家长，有力避免危险事件的发生 [1]。

2.3 踢被检测

系统采用的红外发射 - 接收模块可分为红外发射和接收两部分。发射部分为了增大 FPGA 的驱动能力，用 FPGA I/O 口电平的变化来控制三极管的通断，从而控制红外发射管发射

此外，为增大发射角度和功率，在电路中采用两个并联的红外发射管进行同步发射。为避免环境中其他红外信号的干扰，在程序中进行了相应的设置，使红外发射管发出一定的加密数据，接收端在接收数据后进行自动检测。当检测数据正确时，系统会自动提示婴儿踢被的报警信息

2.4 尿湿检测

采用温湿度一体化的传感元件来设计尿湿检测电路，从而最大限度地简化应用电路。HTU21D温湿度传感器具有体积小、功耗低等特点，专用于设备空间狭小和成品敏感的产品因此，应用该传感器不仅提高了系统可靠性，还降低了成本HTU21D温湿度传感器为 OEM应用提供了准确可靠的温湿度测量数据，可通过一个微控制器接口和模块连接达到温度和湿度数字输出。STU21D原理如图 2所示

图中的 C 为电源退耦电容 RR2 为总线的上拉电阻该模块的串行数据引脚和串行时钟引脚分别与处理器的串行数据引脚及串行时钟引脚相接，即为婴儿尿湿检测部分的设计

2.5 呼吸频率检测

文中采用微波传感器模块，利用多普勒雷达原理设计的微波移动物体探测器可实现非接触式生命体征测量。微波雷达在对运动物体发射微波信号时，会产生多普勒效应，可以检测到运动物体返回的回波信号，并利用一定的数据处理技术例如短时傅里叶变换技术，从中提取出被测对象的呼吸频率由于婴幼儿很多比较隐性的疾病都与呼吸频率相关，因此呼吸频率检测系统可以有效、及时地发现婴儿的异常情况并立即告知婴儿父母，以避免危险事件发生

2.6 摄像头模块

本系统使用了一款 200W像素的高清摄像头模块—— OV2640。该模块具有高灵敏度、低电压等特点，适合于各种嵌入式应用场景，支持RawRGB，RGB，RGB422，YUV等多种输出格式。该模块具有如下主要作用

(1) 视频监控 ：FPGA将摄像头采集到的视频信息通过CC3200传输到服务器端，父母再利用APP实现远程视频传输近距离观察自己的孩子

(2) 图像识别 ：通过摄像头获取图像信息，并运用一定的图像识别算法识别出婴幼儿的眼睛和嘴巴的状态以及肢体是否产生动作，并记录其在睡眠期间的肢体动作频率，从而判别其睡眠质量的好坏，客户端 APP则就其问题给出一定的建议，帮助父母培养孩子良好的睡眠习惯

3 系统的软件设计

图 3所示为呼吸频率提取算法流程图。通过雷达前端接收回波信号，经 AD转换后得到原始信号序列。经过解调预处理后，可得到有效的呼吸信号。再经过小波滤波去除噪声，并恢复呼吸波形。由于此时分离的呼吸信号成分幅度较大可直接在时域上分析呼吸运动模式，而对其时域波形则进行过零点检测，估计出呼吸频率

图 4所示为系统的整体软件架构图。系统在经过初始化后，各模块开始采集数据信息，并将信息交由 FPGA进行分析和处理，处理之后的数据通过串口输送到 CC3200中，并由CC3200将数据打包发送至阿里云服务器，最后客户端 APP 向服务器请求数据信息并与预先设定的阈值进行比较，如果发现数据异常，系统会立刻启动安全报警功能。由 APP主界面显示监测到的各项实时数据

图3 呼吸频率提取算法流程图图4 系统整体软件架构

4 结 语

智能婴儿车保姆系统的开发涉及众多学科，如自动控制嵌入式、图像处理、信号处理、通信等，是一个多重性的实践研究课题。本文在综合分析市场上大多数婴幼儿监护产品的情况下，结合物联网技术实现了一种更加贴合实际情况的多功能保姆系统。该系统不仅可以实时动态地监测婴儿的各项指标，还能就异常指标发出报警，根据婴儿最近的睡眠情况给出一定的建议，帮助父母培养孩子良好的睡眠习惯，缓解父母的看护压力，并在最终测试中证明该系统可靠性高，可扩展性和可维护性强，具有广阔的市场应用空间。