摘要：面对 2.8 亿老人的居家安全痛点，摄像头侵犯隐私，手环老人不爱戴。本文将分享一个软硬结合的开源方案——文心守护。利用国产毫米波雷达采集点云数据，边缘端运行 C++ 驱动，云端接入百度文心智能体进行健康分析与情感陪伴，并开源了基于 PaddlePaddle 的跌倒检测模型与 Gradio 可视化后台。

关键词：智慧养老、文心智能体、毫米波雷达、AIoT、PaddlePaddle

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一、 为什么做这个？（源自商业洞察）

1.1 被忽视的“隐形”危机

在撰写《智慧康护商业计划书》做市场调研时，一组数据深深刺痛了我：跌倒已成为我国 65 岁以上老人因伤害致死的第一位原因。而这些意外，往往发生在浴室、卧室等最私密、最无助的角落。

1.2 现有方案的“死穴”

市面上的产品我也买过不少，发现两个无解的痛点：

• ❌ 摄像头（视觉方案）：谁愿意在卧室和厕所装监控？这不仅仅是隐私，更是尊严。

• ❌ 手环/手表（穿戴方案）：老人记忆力衰退，经常忘充电、忘佩戴。最需要救命的时候，设备往往在床头柜上吃灰。

1.3 我的解决思路

于是，我确定了**“文心守护”**的技术路线：

1. 去图像化：用 60GHz 毫米波雷达 替代摄像头，只看点云轮廓，不看脸。

2. 去穿戴化：设备壁挂在墙上，老人不需要做任何操作，存在即感知。

3. 大模型赋能：接入百度文心一言 (ERNIE)，让冷冰冰的报警器变成会说话、懂关怀的“AI 可以在管家”。

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二、 核心技术架构（硬核干货）

为了实现从底层感知到上层交互的闭环，我设计了 “端-边-云” 混合架构：

• 感知层 (Firmware): ESP32 主控 + C1001 毫米波雷达，C++ 编写底层驱动，毫秒级读取跌倒/呼吸/心率数据。

• 模型层 (Training): 使用 PaddlePaddle 训练 LSTM 时序分类模型，在边缘侧辅助判断跌倒动作，降低误报率。

• 服务层 (Backend): Python + SQLite 本地数据库，数据持久化存储。

• 交互层 (Agent & UI): 接入 文心智能体平台 (API) 实现自然语言交互，前端使用 Gradio 构建可视化大屏。

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三、 关键功能实现与代码秀

3.1 硬件驱动：如何读取“呼吸”？

毫米波雷达的数据非常敏感，我在 firmware/main.ino 中通过串口解析雷达协议，提取微小的胸腔起伏特征：

// C++ 固件核心逻辑片段
void loop() {
  // 读取雷达状态机数据
  int heartRate = hu.getHeartRate();
  int isFall = hu.smHumanData(FALL_DETECTION_MODE);
  
  if (isFall) {
    // 触发紧急中断，通过串口/MQTT 上报
    Serial.println("{\"status\": \"EMERGENCY\", \"type\": \"FALL\"}");
  }
}

3.2 AI 智能体：让设备“有温度”

这是本项目的灵魂。我没有简单的写死回复，而是通过 backend/agent_bridge.py 调用了我在文心智能体平台发布的 “安全管家”：

# 智能体调用核心代码
def chat_with_agent(user_input):
    url = "https://agentapi.baidu.com/assistant/getAnswer"
    payload = {
        "appId": "tQiVHUZS...",  # 智能体 ID   大家可以自己定义
        "message": { "content": { "type": "text", "value": { "showText": user_input } } }
    }
    # 智能体不仅能聊天，还能根据传感器数据给出急救建议
    response = requests.post(url, json=payload).json()
    return response['data']['content']

3.3 可视化大屏：一目了然的守护

为了方便子女远程查看，我做了一个APP

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四、 深度学习模型训练（PaddlePaddle）

虽然文心大模型很强，但在断网环境下怎么办？
为此，我在 training/ 目录下提供了一个基于 PaddlePaddle 的 LSTM 跌倒检测模型。

训练日志展示：

codeBash

Epoch 5: Loss = 0.4521, Acc = 0.8800
Epoch 10: Loss = 0.1203, Acc = 0.9850
>>> 模型已保存为 fall_detection_model.pdparams

这个模型可以部署在算力更强的边缘网关上，作为规则判断的有力补充。

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五、 开源地址与使用指南

本项目已在 AI Studio 全量开源，包含硬件源码、后端逻辑、训练脚本和演示 UI。

🔗 开源项目地址：康护宝_Apache License 2.0-飞桨AI Studio星河社区

🚀 快速上手

1. 安装依赖：pip install -r requirements.txt

2. 一键启动：

   codeBash

   python app.py

3. 打开浏览器，即可看到通过模拟数据驱动的“文心守护”控制台。

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六、 写在最后

“文心守护”不仅仅是一个比赛项目，更是我对科技向善的一次探索。

通过毫米波雷达保护隐私，通过文心智能体提供关怀，我们试图用技术填补独居老人内心的空缺。未来，我计划引入更多的环境传感器，并尝试在边缘端部署轻量级 LLM，让守护永不掉线。

如果你也对 AIoT + 大模型 感兴趣，欢迎 Fork 项目，我们一起为老人做点实事！