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作者:李亦陞(2012-08-04);推薦:徐業良(2012-09-20)
附註:本文為一百學年度元智大學機械工程研究所李亦陞碩士論文「居家環境下遠距日常生活活動監測系統之開發」第四章。

第四章 智慧型手機日常生活活動監測應用程式之開發

當分散式資料伺服器建置於居家環境中並開始蒐集資料,使用者除了可由網頁瀏覽資料外,也可由本研究所開發之應用程式將文字資料轉為圖形與指標。本章首先介紹應用程式各項功能,並針對日常生活活動監測所使用到的重要功能做說明。

4.1 日常生活活動監測應用程式功能規劃

本研究開發之日常生活活動監測應用程式,為元智大學老人福祉科技研究中心開發之遠距居家照護的軟體“Comm.&Care”的一個模組。如圖4-1所示,“Comm.&Care”包含有血壓血糖管理、體重管理、日常生活活動監測、睡眠品質監測、鼾聲監測等6個模組。使用者可至Google Play(https://play.google.com/store/apps)下載安裝本Comm.&Care應用程式(App)Android系統之智慧型手機中。

4-1. 日常生活活動監測是“Comm.&Care”包含6個模組之一

使用智慧型手機下載應用程式並安裝完成後,即可開啟本日常生活活動監測應用程式。本應用程式之使用案例圖如圖4-2所示,第一次使用時需設定連線資訊,如輸入Arduino DDSIP與連接埠,同時使用者可以設定、管理感測器資訊,設定完成後儲存於智慧型手機之記憶卡中。接著使用者可瀏覽感測器即時資料,或選取日期,將當日日常活動資料下載至手機中,即可將歷史資料繪圖與分析。以下將針對設定連線資訊管理感測器資訊、即時資料顯示與歷史資料顯示等五項功能詳細說明。

4-2. 日常生活活動監測應用程式使用案例圖

4.2 設定連線資訊

設定連線資訊流程圖的流程圖如4-3所示,當使用者輸入IP位址及連接埠、再點選儲存時,會將這段字串寫入智慧型手機記憶卡中之設定連線資訊文字檔,下次開啟時將會自動載入該文字檔,讀取IP位址及連接埠之字串。圖4-4IP位址及連接埠設定圖。

4-3. 設定連線資料流程圖

4-4. IP位址及連接埠設定圖

4.3 管理感測器資訊

管理感測器資訊的流程圖如4-5所示,有新增、修改、刪除等三項功能,此三項功能之流程圖如4-6~4-8所示。感測器以大寫英文字母編號識別,當新增感測器時程式將依序產生感測器之編號由AZ,使用者亦可自行編輯感測器類別(如電流感測)、名稱(如TV)、描述(如臥房電視),確認新增完成後將感測器資料寫入感測器資訊檔;使用者有修改感測器相關資訊時,可透過編輯功能修改感測器類別、名稱、描述等資訊;若使用者欲刪除感測器,可點選刪除功能將感測器自清單中刪除。圖4-9為感測器設定圖。

4-5. 感測器管理流程圖

4-6. 新增感測器流程圖

4-7. 修改感測器流程圖

4-8. 刪除感測器流程圖

 

4-9. (a)感測器設定之主畫面 (b)感測器設定之彈出畫面

4.4 即時資料顯示

即時資料顯示的流程圖如4-10所示,當手機連線至Arduino DDS並擷取網頁上之即時資料,讀取網頁上感測器數量並判斷其種類,若電流感測器的資料為0,則判斷為人體紅外線之感測器,反之則為電流感測器;資料擷取完畢後,系統將自動過濾出符合格式之字串,將資料排版整理。圖4-11為即時資料顯示圖。

4-10. 即時資料顯示流程圖

4-11. 即時資料顯示圖

4.5 歷史資料顯示

歷史資料顯示的流程圖如4-12所示,將手機連線至Arduino DDS下載歷史資料的網頁存檔,當使用者選取欲查看資料之日期系統將會檢查本機儲存體中是否存在該日期之資料檔,若資料檔存在則依選取之顯示方式,將資料顯示為文字清單或圖表;若本機儲存體無資料則會將網頁上之歷史資料下載至手機中,再將資料顯示為文字清單或圖表。感測器歷史資料顯示有三種方式,如圖4-13為歷史資料之文字清單,圖4-14為溫濕度之折線圖,圖4-15為人體紅外線與電流感測器之直條圖。

4-12. 歷史資料顯示流程圖

 

4-13. 歷史資料之文字清單

 

4-14. (a)溫度折線圖 (b)濕度折線圖

 

4-15. (a)人體紅外線感測器之直條圖 (b)電流感測器之直條圖

感測器歷史資料之顯示除原始數據外,亦可將每日資料計算成如第一章中討論的各項活動力指標,包括活動時間比、活動率、每日活動率、以及日常生活活動之變異係數,這四項居家活動力變化公式如下:

(1)  Active time ratio(活動時間比)

                                                                  (1)

(2)  Activity rate(活動率)

                                                      (2)

(3)  Daily activity rate(每日活動率)

                                                                                (3)

(4)  Coefficient of variance of daily activities(日常生活活動之變異係數)

                                                            (4)

將日常生活活動監測資料收集至智慧型手機之記憶卡中,再透過上述公式之計算可將單日日常生活活動監測資料分析為四項指標,如下圖4-16所示;而活動量曲線之相關係數(Correlation coefficient of activity profile)是比對單日活動量變化與長期活動量變化,但因系統架設時間不足,資料比對不完善,在此研究中不討論此項指標,指標的分析與討論將在下章詳細說明。

4-16. 日常生活活動監測資料分析