為什麼需要 AI 長輩安全監測系統？

我的父母獨居生活，某天母親在家中跌倒，卻沒有人察覺，直到數小時後我才接到電話。這讓我深刻意識到：傳統的緊急按鈕存在根本問題——跌倒後的老人可能已經失去按鈕的意識或能力。這篇文章將分享我如何利用 AI 技術開發一套自動化的安全監測系統，從概念到實際部署的完整過程。

系統核心技術架構

這套 AI 安全監測系統主要採用三層架構：

  • 感測層：使用 Raspberry Pi 配合加速度感測器（MPU6050），即時收集長輩的姿態數據
  • 分析層：利用 Python 和 TensorFlow Lite 執行邊緣運算，在本地端進行跌倒偵測
  • 通知層：透過 LINE Notify API 自動發送警報給指定家人

選擇邊緣運算而非雲端的主要考量是隱私保護與反應速度——所有數據都不會上傳雲端，且偵測到異常後能在 2 秒內發出警報。

硬體設備清單

  • Raspberry Pi 4（建議 4GB 以上版本）
  • MPU6050 六軸加速度感測器（約 100 元）
  • 杜邦線與麵包板
  • 行動電源（5V/2A）

第一步：環境設定與感測器連接

首先在 Raspberry Pi 上安裝作業系統並啟用 I2C 通訊：

  • 下載 Raspberry Pi OS Lite 版本
  • 執行 sudo raspi-config 啟用 I2C 介面
  • 安裝 Python 依賴：pip install smbus2 numpy tensorflow

將 MPU6050 依序連接 VCC（接 3.3V）、GND、SDA、SCL 四條線到 Raspberry Pi 的對應針腳。確認連接正確後，執行 i2cdetect -y 1 應該能看到裝置位址（通常為 0x68）。

第二步：建立跌倒偵測模型

我們採用加速度閾值法搭配簡化的機器學習模型來偵測跌倒：

  • 正常活動的加速度向量通常維持在 9.8 m/s² 附近
  • 跌倒時會產生明顯的加速度變化，峰值可達 20-30 m/s²
  • 透過計算向量幅度（Vector Magnitude）的標準差來判斷異常

以下是核心偵測演算法的 Python 程式碼：

import smbus2
import time
import numpy as np

class FallDetector:
    def __init__(self):
        self.bus = smbus2.SMBus(1)
        self.bus.write_byte_data(0x68, 0x6B, 0)  # 啟動 MPU6050
        
    def get_acceleration(self):
        # 讀取三軸加速度數據
        x = self.bus.read_word_data(0x68, 0x3B)
        y = self.bus.read_word_data(0x68, 0x3D)
        z = self.bus.read_word_data(0x68, 0x3F)
        return np.array([x, y, z]) / 16384.0 * 9.8
    
    def detect_fall(self):
        data = self.get_acceleration()
        magnitude = np.linalg.norm(data)
        # 跌倒閾值設為 15 m/s²
        return magnitude > 15

第三步：整合 LINE 警報通知

當偵測到跌倒時，系統會自動發送 LINE 訊息通知家人：

  • 到 LINE Notify 官網申請個人存取權杖（Access Token）
  • 建立 Line Notify 群組並加入需要通知的家人
  • 使用 requests 庫發送 HTTP POST 請求
import requests

def send_alert(message):
    token = "YOUR_LINE_NOTIFY_TOKEN"
    url = "https://notify-api.line.me/api/notify"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    data = {"message": message}
    requests.post(url, headers=headers, data=data)

# 偵測到跌倒時觸發
if detector.detect_fall():
    send_alert("⚠️ 偵測到疑似跌倒！請立即確認長輩狀況！")
    time.sleep(60)  # 避免重複觸發

實際部署與改進建議

經過數月的測試與優化，我總結出以下關鍵要點：

  • 誤報處理：加入時間窗口機制，連續 3 次異常才觸發警報，大幅降低誤報率
  • 隱私設計：不儲存任何影像或音訊，只處理加速度數據
  • 電力備援：連接 UPS 不斷電系統，確保斷電時仍能運作

這套系統的成本硬體約 1500 元，軟體完全免費，非常適合一般家庭自行部署。技術不是門檻，關鍵是願意為家人採取行動的心。