一种多智能体融合分级响应的养老安全管控方法和系统与流程

本技术涉及智慧养老与人工智能交叉，更具体的，涉及一种基于多智能体融合分级响应的养老安全管控方法和系统。

背景技术：

1、随着人口老龄化程度持续加深，独居与机构养老群体中跌倒、突发心脑血管疾病、燃气中毒、火灾等安全事件频发，且老年人发生意外后往往自救能力差、监护人或医护管理人员发现滞后，导致后果严重。如何对老年人进行全天候、低误报、可闭环处置的安全管控，是智慧养老领域的关键技术问题。现有养老安全监测方案主要存在单模态阈值报警依赖强、多源数据缺乏有效融合与冲突消解、响应缺乏分级、闭环与确认等问题。

2、因此现有智慧养老领域技术存在缺陷，亟需一种能够融合多源异构感知数据、在模态冲突时进行时间反演溯源与证据辩论协商、以带不确定度的风险等级驱动分级精准响应并具备闭环优化能力的养老安全管控技术方案。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种多智能体融合分级响应的养老安全管控方法和系统，能够有效的解决现有智慧养老领域的技术存在单模态阈值报警依赖强、多源数据缺乏有效融合与冲突消解、响应缺乏分级、闭环与确认等问题。

2、本发明第一方面提供了一种多智能体融合分级响应的养老安全管控方法，包括：

3、部署多类感知设备，实时采集老年人的状态感知数据；

4、构建多个功能智能体，分别对所述老年人的状态感知数据进行初步分析，得到多个带有置信度的各局部风险研判结果；

5、将所述各局部风险研判结果，汇聚到融合决策智能体中，并进行冲突检测和黑板证据辩论协商，得到老年人的综合风险等级；

6、基于所述老年人的综合风险等级，由分级响应智能体进行所述综合风险等级匹配并执行对应的分级响应策略，得到执行结果；

7、将所述执行结果和所述老年人的状态感知数据的变化回传至所述融合决策智能体，更新所述老年人的个体历史基线，并优化所有老年人的个体历史基线，同时优化所述多个功能智能体的专业分析模型参数。

8、本方案中，所述将所述各局部风险研判结果，汇聚到融合决策智能体中，并进行冲突检测和黑板证据辩论协商，得到老年人的综合风险等级，包括：

9、基于统一时空基准，将所述各局部风险研判结果对齐至同一时间轴与同一风险语义空间，检测各所述局部风险研判结果之间在时间与语义上的跨模态冲突，并按检测结果将时段划分为无冲突时段与冲突时段；

10、将各所述局部风险研判结果映射为统一的风险置信度，针对所述无冲突时段的所述风险置信度，采用预设的方式进行融合，得到初始共识；

11、针对所述冲突时段，沿时序回溯所述冲突时段之前的预设数量个连续时间窗内的原始感知信号，重建事件演化轨迹，并依据该演化轨迹判定所述冲突时段源于瞬时传感器异常还是渐进性真实风险；

12、以所述初始共识作为初始输入，在共享黑板上由所述多个功能智能体依据自身职责域的证据对其他功能智能体的各所述局部风险研判结果提出质疑并确定质疑强度，所述融合决策智能体依据所述质疑强度对各所述局部风险研判结果的权重进行动态调权，并计算所述老年人的综合风险等级。

13、本方案中，所述重建事件演化轨迹，并依据所述演化轨迹判定所述冲突时段源于瞬时传感器异常还是渐进性真实风险，包括：

14、基于所述老年人在预设历史时间段内的时间序列，构建所述老年人的个性化日常事件图，将所述个性化日常事件图以日常事件为节点，以事件之间的转移关系为边，并标注各所述转移关系的正常时间间隔范围；

15、将所述冲突时段之前的预设数量个连续时间窗内的原始感知信号识别为前序事件序列，并将所述冲突时段之后的预设数量个连续时间窗内的原始感知信号识别为后序事件序列；

16、将所述前序事件序列和所述后序事件序列分别与所述个性化日常事件图进行匹配，得到前序连续匹配路径长度和后序连续匹配路径长度；

17、当所述前序连续匹配路径长度大于或等于预设长度阈值，且所述后序连续匹配路径长度大于或等于所述预设长度阈值时，判定所述冲突源于所述瞬时传感器异常；

18、当满足以下任一情形时，判定所述冲突源于所述渐进性真实风险：

19、所述前序连续匹配路径长度小于所述预设长度阈值；所述后序连续匹配路径长度小于所述预设长度阈值；所述前序事件序列中存在所述个性化日常事件图中不存在的转移；所述后序事件序列中存在所述个性化日常事件图中不存在的转移；所述前序事件序列或所述后序事件序列中，相邻事件之间的时间间隔超出对应的正常时间间隔范围。

20、将所述冲突时段及前序预设数量个连续时间窗内的原始感知信号识别为事件序列，并将所述事件序列与所述个性化日常事件图进行匹配；

21、当所述事件序列在所述个性化日常事件图中存在连续匹配路径，且所述连续匹配路径的长度大于或等于预设长度阈值，同时所述冲突时段相邻的前序时间窗与后续时间窗均处于正常区间时，判定所述冲突源于所述瞬时传感器异常；

22、当所述事件序列在所述个性化日常事件图中出现不存在的转移，或相邻事件之间的时间间隔超出对应的正常时间间隔范围，或所述连续匹配路径的长度小于所述预设长度阈值时，判定所述冲突源于所述渐进性真实风险。

23、本方案中，还包括：

24、在沿时序回溯所述冲突时段时，视频功能智能体实时记录所述老年人的 肢体动作和行动轨迹，体征检测功能智能体记录异常生命体征数据；

25、当下一次执行所述时间反演溯源时，所述视频功能智能体和所述体征检测功能智能体优先搜索匹配已记录的所述老年人的肢体动作、行动轨迹、异常生命体征数据，若匹配一致，则将此次冲突时段归为无冲突时段。

26、本方案中，在共享黑板上由所述多个功能智能体依据自身职责域的证据对其他功能智能体的各所述局部风险研判结果提出质疑并确定质疑强度，所述融合决策智能体依据所述质疑强度对各所述局部风险研判结果的权重进行动态调权，包括：

27、当提出质疑的功能智能体能够提供其职责域内与被质疑的局部风险研判结果相矛盾的原始感知证据，且所述原始感知证据在时间窗上覆盖所述被质疑的局部风险研判结果所依据的时段时，质疑有效成立；

28、当所述提出质疑的功能智能体未能提供其职责域内与所述被质疑的局部风险研判结果相矛盾的原始感知证据，或所述原始感知证据在时间窗上未覆盖所述被质疑的局部风险研判结果所依据的时段时，质疑不成立；

29、当质疑有效成立时，所述融合决策智能体将所述被质疑的局部风险研判结果的权重按质疑强度下调，且下调后的权重不低于预设权重下限，并将质疑信息记入所述共享黑板；

30、当质疑不成立时，所述融合决策智能体维持所述被质疑的局部风险研判结果的当前权重不变。

31、本方案中，所述基于所述老年人的综合风险等级，由分级响应智能体进行所述综合风险等级匹配并执行对应的分级响应策略，得到执行结果，包括：

32、所述分级响应策略分三级：

33、一级响应：本地提示，向老年人终端推送安抚或提醒信息；

34、二级响应：向监护人终端与护理人员终端发送告警通知，并启动现场复核；

35、三级响应：在所述二级响应的基础上，联动医疗急救、消防或社区救援中的至少一项，并持续跟踪直至风险解除；

36、所述综合风险等级包括常态、关注、预警、紧急四级，与所述分级响应策略的对应关系为：

37、常态与关注对应所述一级响应，预警对应所述二级响应，紧急对应所述三级响应；

38、其中，所述常态表示无风险，所述关注表示需持续观察，所述预警表示需通知监护人或护理人员，所述紧急表示需联动外部救援资源；

39、所述分级响应策略具有升级与降级机制：

40、当高级别响应在预设时长内未获得确认或风险持续恶化时自动升级；当风险等级回落且经复核确认安全后逐级降级并归档记录。

41、本方案中，所述当高级别响应在预设时长内未获得确认或风险持续恶化时自动升级，包括：

42、根据所述老年人的综合风险等级随时间的变化，计算得到风险恶化速率；

43、当所述风险恶化速率超过速率阈值且最近的可调度处置资源预计到达时长超过时长阈值时，在保持当前级别响应动作继续执行的基础上，提前启动下一级别响应动作中的通知类动作与资源预约类动作，而暂不执行下一级别响应动作中的现场干预类动作与外部救援出动类动作；

44、当所述综合风险等级随后升级至该下一级别时，直接承接已完成的通知与资源预约结果，仅执行该级别中尚未执行的剩余响应动作；

45、当所述综合风险等级未升级且风险回落时，撤销已启动的通知与资源预约并归档，使响应强度随风险演变连续插值而非离散跳变。

46、本方案中，将所述执行结果和所述老年人的状态感知数据的变化回传至所述融合决策智能体，更新所述老年人的个体历史基线，并优化所有老年人的个体历史基线，同时优化所述多个功能智能体的专业分析模型参数，包括：

47、将脱敏后的个体异常模式作为异常原型，上传至全局异常模式库；

48、经所述全局异常模式库筛选后，将所述异常原型迁移至与目标老年人同群体其他老年人的边缘计算节点，使其他边缘计算节点在冷启动阶段即具备对所述异常模式的识别能力；

49、所述迁移至目标边缘计算节点的异常原型被赋予随目标个体自身样本累积量增加而衰减的置信度权重，形成个性化与群体智能双环优化，以优化所述多个功能智能体的专业分析模型参数。

50、本发明第二方面提供了一种多智能体融合分级响应的养老安全管控系统，包括：

51、多源感知模块，用于部署多类感知设备，实时采集老年人的状态感知数据；

52、多智能体系统研判模块，用于构建多个功能智能体，分别对所述老年人的状态感知数据进行初步分析，得到多个带有置信度的各局部风险研判结果；

53、融合决策模块，用于将所述各局部风险研判结果，汇聚到融合决策智能体中，并进行冲突检测和黑板证据辩论协商，得到老年人的综合风险等级；

54、分级响应模块，用于基于所述老年人的综合风险等级，由分级响应智能体进行所述综合风险等级匹配并执行对应的分级响应策略，得到执行结果；

55、执行反馈模块，用于将所述执行结果和所述老年人的状态感知数据的变化回传至所述融合决策智能体，更新所述老年人的个体历史基线，并优化所有老年人的个体历史基线，同时优化所述多个功能智能体的专业分析模型参数。