卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與云計算在農(nóng)村老年人健康監(jiān)測中的應(yīng)用

摘要：文章提出了一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與云計算的農(nóng)村老年人健康監(jiān)測圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)，利用CNN提取并分析圖像特征進(jìn)行分類，而云計算平臺負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、分析及存儲。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)在健康狀態(tài)識別中的表現(xiàn)優(yōu)異，具體而言，在行走、坐下、跌倒、疲勞和疼痛5種健康狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到95.0%、94.7%、98.0%、95.8%和96.9%。該系統(tǒng)有效提升了健康監(jiān)測的實時性和準(zhǔn)確性，為農(nóng)村老年人的健康管理提供了重要支持。論文還討論了系統(tǒng)的創(chuàng)新點和現(xiàn)存不足，并提出了未來研究的方向。

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；云計算；健康監(jiān)測；圖像識別；老年人

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）24-0028-05

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

隨著全球老齡化問題的加劇，尤其在農(nóng)村地區(qū)，老年人的健康監(jiān)測面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療資源匱乏、交通不便，使得老年人難以及時獲得必要的醫(yī)療服務(wù)。此外，老年人群體由于慢性病高發(fā)、健康管理意識不足等原因，更需要系統(tǒng)化的健康監(jiān)測。然而，目前大多數(shù)健康監(jiān)測技術(shù)和設(shè)備價格昂貴、操作復(fù)雜，難以在農(nóng)村地區(qū)普及。

針對這些問題，本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和云計算平臺的農(nóng)村老年人健康監(jiān)測圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用CNN強大的圖像特征提取和分類能力，通過攝像頭實時采集老年人日常生活中的圖像數(shù)據(jù)，并通過云計算平臺進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理和分析[1]。這一系統(tǒng)旨在提供一種低成本、易操作的健康監(jiān)測解決方案，以提高農(nóng)村老年人健康管理的水平。

本研究的主要目的是開發(fā)一種能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確監(jiān)測農(nóng)村老年人健康狀態(tài)的系統(tǒng)，特別是針對行走、坐下、跌倒、疲勞和疼痛等健康狀態(tài)進(jìn)行分類識別。通過云計算平臺，系統(tǒng)不僅能夠支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和存儲，還能提供遠(yuǎn)程醫(yī)療支持，幫助及時發(fā)現(xiàn)和干預(yù)健康問題。這一系統(tǒng)的成功開發(fā)和應(yīng)用，不僅能夠提高老年人健康監(jiān)測的效率和準(zhǔn)確性，還有助于減輕農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療資源的壓力，為構(gòu)建全面的老年人健康管理體系提供技術(shù)支持。

本研究具有重要的理論和實踐意義。理論上，它拓展了CNN在健康監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用，探索了云計算在實時數(shù)據(jù)處理中的潛力。實踐上，該系統(tǒng)為農(nóng)村老年人提供了一種可行的健康監(jiān)測解決方案，具有廣闊的推廣前景。通過本文的研究，期望為未來的健康監(jiān)測技術(shù)發(fā)展提供新的思路和參考。

1 理論基礎(chǔ)與相關(guān)技術(shù)

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）概述

CNN通過局部連接、權(quán)值共享和降維等技術(shù)，有效地提取圖像的空間特征，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)。卷積層是CNN的核心組件，通過卷積操作提取圖像的局部特征[2]。卷積操作可定義為：

[f*gi，j=∑m∑nfm，n?gi-m，j-n]

式中：[f]為輸入圖像，[g]為卷積核（濾波器），[i，j]為輸出特征圖的位置。

在卷積操作之后，激活函數(shù)用于引入非線性特征。常用的激活函數(shù)包括ReLU（Rectified Linear Unit）：

[ReLUx=max0，x]

池化層用于降維和減小計算量，同時保留重要特征。常見的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。最大池化的計算方式為：

[yi，j=maxm，n∈Rxi+m，j+n]

式中：[R]表示池化窗口的范圍。

全連接層（Fully Connected Layer，F(xiàn)C）將前一層的特征圖展平并連接到輸出層，用于分類或回歸任務(wù)。全連接層的輸出可以表示為：

[y=σWx+b]

式中：[W]為權(quán)重矩陣，[x]為輸入特征向量，[b]為偏置項，[σ]為激活函數(shù)。

反向傳播算法用于更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，通過最小化損失函數(shù)實現(xiàn)模型的優(yōu)化。損失函數(shù)的梯度計算為：

[?L?w=?L?y??y?w]

式中：[L]為損失函數(shù)，[w]為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。

CNN的工作流程包括以下幾個步驟：

1）數(shù)據(jù)輸入：系統(tǒng)接收來自攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會首先進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化和數(shù)據(jù)增強。

2）特征提取：預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)輸入CNN，經(jīng)過多層卷積和池化操作，提取出有用的圖像特征。

3）特征組合：通過全連接層將提取的特征進(jìn)行組合和整合，形成高層次特征表示。

4）分類輸出：輸出層使用Softmax等激活函數(shù)，對各類健康狀態(tài)進(jìn)行分類，輸出對應(yīng)的概率分布。

圖1展示了典型的CNN結(jié)構(gòu)和工作流程，涵蓋了從圖像輸入到最終分類結(jié)果輸出的各個步驟。通過這一流程，系統(tǒng)能夠有效地識別和分類農(nóng)村老年人的健康狀態(tài)，為健康監(jiān)測和管理提供支持。

1.2 云計算平臺與服務(wù)模式

云計算通過IaaS、PaaS、SaaS模式，為農(nóng)村老人健康監(jiān)測提供計算資源、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用軟件[3]。其特點包括自助服務(wù)、廣泛訪問、資源池化等，支持高性能計算、數(shù)據(jù)存儲與實時處理，加速CNN訓(xùn)練和推理，實現(xiàn)健康監(jiān)測的實時性和高效性。

云計算在健康監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用提供了許多便利。以Amazon Web Services（AWS）為例，該平臺通過IaaS、PaaS、SaaS等服務(wù)模式，為健康監(jiān)測系統(tǒng)提供強大的計算和存儲能力。AWS的Elastic Compute Cloud（EC2）可以按需提供虛擬服務(wù)器，支持高性能計算任務(wù)；Amazon S3提供持久化存儲，保障數(shù)據(jù)的安全性和可用性。此外，AWS的SageMaker服務(wù)使得開發(fā)者可以輕松構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

在本研究中，利用云計算平臺，本文能夠有效地處理和分析大量圖像數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測農(nóng)村老年人的健康狀態(tài)。通過云計算，系統(tǒng)不僅能夠提供高效的數(shù)據(jù)處理和模型推理服務(wù)，還能實現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問和共享，極大地提升了健康監(jiān)測的實時性和響應(yīng)速度。這種基于云計算的解決方案已廣泛應(yīng)用于遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能健康監(jiān)控等領(lǐng)域，為現(xiàn)代健康管理提供了有力支持。

1.3 健康監(jiān)測的現(xiàn)有方法與技術(shù)

健康監(jiān)測技術(shù)主要分為生理參數(shù)監(jiān)測和圖像監(jiān)測兩類。生理參數(shù)監(jiān)測依賴于傳感器和可穿戴設(shè)備，常見的有心率監(jiān)測器、血壓計、血糖儀等。這些設(shè)備能夠連續(xù)監(jiān)測用戶的生理參數(shù)，并實時反饋健康數(shù)據(jù)。然而，這種方法依賴于用戶的主動佩戴和操作，依從性較高，且設(shè)備可能帶來不適或干擾日常生活。

圖像監(jiān)測則利用攝像頭和計算機(jī)視覺技術(shù)，非侵入性地采集和分析用戶的行為和健康狀態(tài)。常見的應(yīng)用包括家庭監(jiān)控攝像頭、智能手機(jī)攝像頭等，這些設(shè)備能夠捕捉用戶的活動軌跡、表情變化等信息，并通過圖像處理算法進(jìn)行分析。例如，通過視頻監(jiān)控技術(shù)可以監(jiān)測老年人的日?；顒?，如行走、坐下、跌倒等，并識別面部表情以判斷精神狀態(tài)。

然而，圖像監(jiān)測技術(shù)對計算資源和數(shù)據(jù)處理能力要求較高，傳統(tǒng)的本地處理難以滿足實時性和精度的要求。隨著人工智能和云計算技術(shù)的發(fā)展，這一局限性得到了顯著改善。以某某云平臺為例，該平臺集成了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型和分布式計算能力，能夠?qū)崟r處理和分析大量圖像數(shù)據(jù)，為健康監(jiān)測提供個性化的解決方案。通過融合CNN和云計算，健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的行為識別和健康狀態(tài)評估，同時支持遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)的提供，有助于提高健康管理的效率和效果。

2 算法設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與數(shù)據(jù)采集

本研究設(shè)計了基于CNN與云計算的農(nóng)村老人健康監(jiān)測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、圖像識別及云計算平臺四大模塊。系統(tǒng)通過家中攝像頭實時采集老人活動圖像，經(jīng)去噪、尺寸調(diào)整、增強后存儲于本地服務(wù)器，并上傳至云端進(jìn)行高效處理與分析。云計算平臺不僅支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與復(fù)雜計算，還通過API接口實現(xiàn)健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程訪問。

在數(shù)據(jù)采集方面，系統(tǒng)覆蓋老年人主要活動區(qū)域，確保圖像數(shù)據(jù)的全面性和連續(xù)性。采集的數(shù)據(jù)包括日?；顒印⑼话l(fā)事件及面部表情圖像，分別用于評估老人的活動能力、精神狀態(tài)及潛在健康問題。這些數(shù)據(jù)經(jīng)嚴(yán)格預(yù)處理后，成為后續(xù)圖像識別與健康預(yù)警的可靠基礎(chǔ)。

2.2 基于CNN的圖像特征提取與分類

本研究設(shè)計并訓(xùn)練了一個基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于農(nóng)村老年人健康監(jiān)測的圖像識別模型，結(jié)構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)如下。

2.2.1 CNN模型結(jié)構(gòu)

輸入層：接收尺寸為224[×]224[×]3的RGB圖像。

卷積層1：卷積核數(shù)量：32；卷積核尺寸：3×3；激活函數(shù)：ReLU；批歸一化（Batch Normalization）；最大池化（Max Pooling）：2×2。

卷積層2：卷積核數(shù)量：64；卷積核尺寸：3×3；激活函數(shù)：ReLU；批歸一化（Batch Normalization）；最大池化（Max Pooling）：2×2。

卷積層3：卷積核數(shù)量：128；卷積核尺寸：3×3；激活函數(shù)：ReLU；批歸一化（Batch Normalization）；最大池化（Max Pooling）：2×2。

全連接層1：神經(jīng)元數(shù)量：256；激活函數(shù)：ReLU；Dropout：50%。

全連接層2：神經(jīng)元數(shù)量：128；激活函數(shù)：ReLU；Dropout：50%；

輸出層：神經(jīng)元數(shù)量：5（對應(yīng)5種健康狀態(tài)）；激活函數(shù)：Softmax。

2.2.2 模型實現(xiàn)

利用TensorFlow和Keras庫實現(xiàn)了上述CNN模型。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段將圖像像素值標(biāo)準(zhǔn)化到[0，1]范圍，并通過數(shù)據(jù)增強（如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移、翻轉(zhuǎn)和縮放）增加訓(xùn)練樣本的多樣性。模型構(gòu)建采用Keras的Sequential API按設(shè)計順序添加各層。模型編譯選擇Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001，損失函數(shù)為交叉熵?fù)p失函數(shù)（categorical_crossentropy），評估指標(biāo)為準(zhǔn)確率（accuracy）。

2.2.3 模型訓(xùn)練與驗證

在訓(xùn)練過程中，使用訓(xùn)練集和驗證集數(shù)據(jù)通過ImageDataGenerator類生成批量數(shù)據(jù)。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強，驗證集數(shù)據(jù)僅進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。設(shè)置批量大小為32，訓(xùn)練50個epochs。通過監(jiān)控驗證集的損失和準(zhǔn)確率，調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型性能。

2.2.4 分類結(jié)果與分析

表1展示了模型在測試集上的分類結(jié)果，顯示在行走、坐下、跌倒、疲勞和疼痛等健康狀態(tài)下的高識別準(zhǔn)確率。這證明了基于CNN的圖像特征提取與分類方法在農(nóng)村老年人健康監(jiān)測中的有效性。系統(tǒng)能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確地識別老年人的健康狀態(tài)，為健康管理和干預(yù)提供有力支持。

從表1可以看出，模型在各類健康狀態(tài)下均表現(xiàn)出色，特別是在跌倒和疼痛的識別上表現(xiàn)尤為突出。未來的工作將進(jìn)一步優(yōu)化模型，提升分類準(zhǔn)確率。

2.3 云計算平臺的數(shù)據(jù)處理與分析

云計算平臺在農(nóng)村老年人健康監(jiān)測系統(tǒng)中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，顯著提升了數(shù)據(jù)處理的效率與效果。該平臺包括以下主要功能模塊和技術(shù)路線：

1）數(shù)據(jù)存儲與管理模塊。分布式存儲采用分布式存儲技術(shù)管理圖像數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的高可用性和容錯性。所有數(shù)據(jù)均存儲于云端數(shù)據(jù)庫（如 Amazon S3），支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和檢索。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)采用多層次的安全措施，包括數(shù)據(jù)加密、身份驗證和訪問控制，確保老年人健康數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。

2）數(shù)據(jù)處理與分析模塊。邊緣計算利用邊緣計算技術(shù)在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣節(jié)點進(jìn)行初步數(shù)據(jù)處理和過濾，減少數(shù)據(jù)傳輸量，降低云端計算負(fù)載。高性能計算云平臺提供高性能計算資源，如 GPU 加速的虛擬機(jī)實例，用于支持 CNN 模型的分布式訓(xùn)練和推理。通過分布式計算技術(shù)，系統(tǒng)能夠快速處理大量圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型參數(shù)。模型訓(xùn)練與部署通過云端計算資源進(jìn)行 CNN 模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。訓(xùn)練完成后，模型部署于云端推理服務(wù)，通過 API 實時處理新的圖像數(shù)據(jù)，輸出健康狀態(tài)分類結(jié)果。

3）數(shù)據(jù)訪問與服務(wù)模塊。API 接口提供靈活的 API 接口，支持遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)訪問和服務(wù)集成。通過 API，健康監(jiān)測系統(tǒng)可以與其他醫(yī)療信息系統(tǒng)或遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)平臺無縫集成，提供全面的健康管理服務(wù)。緩存與負(fù)載均衡系統(tǒng)采用緩存技術(shù)存儲常用模型和數(shù)據(jù)，結(jié)合負(fù)載均衡技術(shù)，確保在高并發(fā)情況下的高效響應(yīng)和穩(wěn)定性。

以某智慧健康養(yǎng)老服務(wù)平臺為例，該平臺基于云計算技術(shù)為老年人提供7×24小時不間斷的健康監(jiān)測服務(wù)。通過在老年人家中安裝攝像頭和傳感器，系統(tǒng)實時采集健康數(shù)據(jù)，上傳至云端進(jìn)行處理和分析。云計算平臺利用高性能計算資源，快速處理圖像和生理數(shù)據(jù)，生成健康報告并推送給家庭成員和醫(yī)護(hù)人員。該平臺不僅支持緊急事件的自動報警，還能夠提供個性化的健康建議，幫助老年人改善生活方式。這一應(yīng)用案例展示了云計算在健康監(jiān)測領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和重要價值。

3 算法實現(xiàn)與實驗分析

3.1 實驗環(huán)境配置與數(shù)據(jù)集選擇

為了驗證基于 CNN 和云計算平臺的農(nóng)村老年人健康監(jiān)測圖像識別算法的有效性，構(gòu)建了集成本地服務(wù)器與云計算平臺的實驗環(huán)境。實驗環(huán)境配置如下：

1）本地服務(wù)器。CPU：Intel Core i7-9700K； GPU：NVIDIA GeForce RTX 2080；內(nèi)存：32GB RAM；存儲：1TB SSD；操作系統(tǒng)：Ubuntu 20.04 LTS。

2）云計算平臺。提供商：Amazon Web Services （AWS）；實例類型：p3.2xlarge（配備 NVIDIA V100 GPU）；存儲：Amazon S3 對象存儲；數(shù)據(jù)庫：Amazon RDS；分析工具：Amazon SageMaker。

本地服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和初步預(yù)處理，而云計算平臺則利用高性能計算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理。通過邊緣計算技術(shù)，部分預(yù)處理任務(wù)在本地完成，從而減輕云端計算負(fù)擔(dān)，提高整體處理效率。

3）數(shù)據(jù)集選擇。實驗數(shù)據(jù)集包含來自 50 名農(nóng)村老年人的三類健康監(jiān)測圖像：日?；顒?、突發(fā)事件及面部表情。每類圖像均標(biāo)注了相應(yīng)的健康狀態(tài)標(biāo)簽，包括行走、坐下、跌倒、疲勞和疼痛。數(shù)據(jù)集的來源包括農(nóng)村老年人家庭中的攝像頭監(jiān)控和移動設(shè)備拍攝等方式。

為確保模型訓(xùn)練和評估的全面性和準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)集按照 70% 訓(xùn)練集、15% 驗證集和 15% 測試集進(jìn)行劃分。訓(xùn)練集中進(jìn)行數(shù)據(jù)增強處理，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移、翻轉(zhuǎn)和縮放，以增加數(shù)據(jù)的多樣性和魯棒性；驗證集用于模型性能的中期評估；測試集則用于最終性能的評估和驗證[4]。實驗的數(shù)據(jù)集不僅覆蓋了老年人常見的日?；顒雍兔娌勘砬?，還包括了較為罕見的突發(fā)事件場景，為系統(tǒng)的全面性和實際應(yīng)用提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2 CNN模型與Python實現(xiàn)

在本研究中，本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像識別模型，專門用于農(nóng)村老年人健康監(jiān)測系統(tǒng)。該模型通過多層卷積、池化及全連接層的組合，有效提取和分類健康監(jiān)測圖像中的關(guān)鍵特征。

模型設(shè)計：模型輸入層接收尺寸為224×224×3的 RGB 圖像。隨后，圖像數(shù)據(jù)通過三個卷積層，每個卷積層后都緊跟著批歸一化（Batch Normalization）和最大池化（Max Pooling）操作。卷積層1使用32 個3×3的卷積核，卷積層2和3則分別使用64 和128個3×3的卷積核。ReLU 激活函數(shù)用于增加非線性。之后，通過兩個全連接層（分別包含256和128個神經(jīng)元，并應(yīng)用50%的 Dropout 以減少過擬合）進(jìn)一步處理特征。最后，輸出層使用Softmax 激活函數(shù)輸出5種健康狀態(tài)的概率分布。

模型的實現(xiàn)采用了TensorFlow和Keras庫。以下是具體實現(xiàn)步驟：

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。圖像數(shù)據(jù)首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將像素值縮放到[0， 1]范圍內(nèi)。為了增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和提高模型的泛化能力，使用了數(shù)據(jù)增強技術(shù)，包括隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移、翻轉(zhuǎn)和縮放[5]。

2）模型構(gòu)建。使用 Keras的Sequential API逐層構(gòu)建模型。每個卷積層后緊跟批歸一化和最大池化層，幫助模型更好地收斂并減少過擬合。全連接層使用ReLU激活函數(shù)，并在每層后應(yīng)用Dropout以減少過擬合風(fēng)險。

3）模型編譯。模型編譯時，選擇了Adam優(yōu)化器，設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.001，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)（categorical_crossentropy）和準(zhǔn)確率（accuracy）作為評估指標(biāo)。

4）模型訓(xùn)練。模型訓(xùn)練過程中，使用訓(xùn)練集和驗證集生成批量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)增強處理，驗證集數(shù)據(jù)僅進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。訓(xùn)練共進(jìn)行了 50 個 epochs，批量大小為 32。

5）模型評估與保存。訓(xùn)練完成后，使用獨立的測試集對模型進(jìn)行評估，計算準(zhǔn)確率、精確率、召回率和 F1-score 等指標(biāo)。最后，使用 model.save 方法保存訓(xùn)練好的模型結(jié)構(gòu)和權(quán)重，以便后續(xù)加載和使用。

結(jié)果表明，該模型在農(nóng)村老年人健康監(jiān)測圖像識別任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠有效識別和分類不同健康狀態(tài)的圖像。

3.3 實驗結(jié)果

在本研究中，筆者使用訓(xùn)練集、驗證集和測試集對模型進(jìn)行了全面的評估，重點關(guān)注訓(xùn)練過程中的損失和準(zhǔn)確率變化。以下是模型在訓(xùn)練和驗證階段的部分結(jié)果：

在訓(xùn)練過程中，筆者記錄了每個 epoch 的訓(xùn)練損失、驗證損失、訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率。表 3 顯示了部分 epoch 的結(jié)果。

從表 3 可以看出，隨著訓(xùn)練epoch的增加，訓(xùn)練損失和驗證損失逐漸下降，訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率逐漸提高。最終，在第50個epoch時，訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)到了96.5%，驗證準(zhǔn)確率達(dá)到了95.7%。

3.4 性能分析

為了進(jìn)一步評估模型的實際性能，筆者使用獨立的測試集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行了詳細(xì)的評估。以下是模型在測試集上的主要性能指標(biāo)。

3.4.1 測試集性能指標(biāo)

從表 4 可以看出，模型在測試集上的表現(xiàn)非常優(yōu)異，各項指標(biāo)均達(dá)到了較高的水平。這表明，模型在不同健康狀態(tài)圖像的分類任務(wù)中具有良好的泛化能力和穩(wěn)定性。

3.4.2 混淆矩陣分析

為了進(jìn)一步分析模型在各個類別上的表現(xiàn)，筆者繪制了混淆矩陣?；煜仃嚹軌蛑庇^展示模型在不同類別上的分類情況，包括正確分類和錯誤分類的數(shù)量。

混淆矩陣顯示了模型在5種健康狀態(tài)（行走、坐下、跌倒、疲勞、疼痛）上的分類情況。從混淆矩陣可以看出，大多數(shù)樣本都被正確分類，少數(shù)樣本存在分類錯誤。這些錯誤可能是由于某些健康狀態(tài)之間的特征較為相似，導(dǎo)致模型難以區(qū)分。

實驗結(jié)果和性能分析表明，基于 CNN 的圖像識別模型在農(nóng)村老年人健康監(jiān)測任務(wù)中表現(xiàn)出色，為進(jìn)一步優(yōu)化和應(yīng)用提供了有力的支持。

4 結(jié)束語

本研究成功開發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與云計算的農(nóng)村老年人健康監(jiān)測圖像識別系統(tǒng)。通過構(gòu)建并訓(xùn)練 CNN 模型，該系統(tǒng)能夠有效識別和分類老年人的健康狀態(tài)，如行走、坐下、跌倒、疲勞和疼痛。實驗結(jié)果顯示，模型在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到 96.5%，精確率為 95.8%，召回率為 96.2%，F(xiàn)1-score 為 96.0%。這些成果證明了系統(tǒng)在提高農(nóng)村老年人健康監(jiān)測效率和準(zhǔn)確性方面的顯著潛力。

本研究的主要貢獻(xiàn)包括：首先，提出了一種結(jié)合 CNN 與云計算的創(chuàng)新方法，為農(nóng)村老年人健康監(jiān)測提供了高效的解決方案。其次，通過詳細(xì)的實驗分析和性能評估，驗證了系統(tǒng)的實際應(yīng)用價值。最后，研究結(jié)果為未來的健康監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)提供了有力的理論支持和實踐指導(dǎo)。

未來的研究方向可以集中在以下幾個方面：首先，可以進(jìn)一步優(yōu)化 CNN 模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，以提高模型的識別精度和泛化能力。其次，可以探索更為先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或混合模型，以提升分類性能。此外，還可以考慮擴(kuò)展系統(tǒng)的功能模塊，如引入更多的健康狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)，或者集成可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)，從而提供更全面的健康監(jiān)測服務(wù)。通過這些改進(jìn)和擴(kuò)展，系統(tǒng)將能夠更好地滿足農(nóng)村老年人群體的健康管理需求。

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