人口老龄化激发了用于该领域的家庭保健高级实时设备，越来越多的可穿戴设备和移动应用的市场营销。 但是，正确收集行为信息，准确识别人类活动并在真实的生活环境中部署整个系统是一项艰巨的任务。 在本文中，我们提出了一种可行的基于无线的解决方案，用于通过异构网络部署数据收集方案，活动识别模型，反馈控制和移动集成。 我们进行了比较，找到了可以在具有成本效益的嵌入式设备上运行的合适算法。 具体来说，我们使用“超级集转换”方法将原始数据映射到稀疏的二进制矩阵中。 此外，设计的低功耗前端设备可通过ZigBee收集