智能互联网老人居家系统

为了提升独居老人的生活质量，防止意外发生，我们提出以深度相机Kinect为基础来构建室内人体动作的实时侦测。

采用FAAST为中间件来实现智能家电控制，从而构建智能家居卫士。该方法的主要思路是利用人体骨架关节点采用决策树来侦测人体动作事件，构架故障观测器来实现人体动作的快速识别；利用网络将信息传送到社交网站（如微博），让关注该独居老人的群体能够快速可靠的获取老人的信息；实现姿态控制家电，为老人的生活提供便利。

该方法的主要创新点及关键技术：

提出一种高效的室内实时动作识别方法。该方法在深度相机获取人体骨架关节点的基础上，采用有限状态机来建模人体动作，采用决策树来快速侦测人体动作事件，构建故障观测器来识别动作状态，实现了室内场景中的实时人体动作识别。提出以社交网站为主要平台的实时信息发布方式。该方式的主要优点：

一是稳定性好。绝大多的社交网站具有极好的稳定性，有专门的团队维护；

二是经济实惠。不需要支付任何费用，就能享受到很好的服务；

三是能及时可靠的传送信息到关注的群体。采用该方法可以向指定的关注群体发送消息，一旦发生意外事件，只要群体中的一个个体能及时的查看到消息就能有效的化解危机，提高了系统传达信息的可靠性。

我们的商业模式是为硬件+软件的形式，以申请项目专利，保护我们的知识产权通过电子商务平台，用户免费试用产品并对该产品评价留言，以此进行我们产品的实际推广。然而我们产品以实用为主导，本身利用第三方平台进行共享实时危险信息可以达到推广的目的，我们的产品可以通过线上、线下双向策略进行产品的推广。其产品总成本不足千元，可通过风险投资或上报大学生创业项目作为来制作与推广产品。

团队名Ego，团队成员：张棣灵、何绍祥、李勇、颜茂园。本团队成员具有一定的计算机语言实践经验，基础知识技能扎实，同时具有快速的学习能力、清晰丰富的营销策略。