摘要：本文针对我国人口老龄化加速背景下居家养老服务调度效率低下、资源配置不合理的问题，设计并实现了一个基于人机协同理念的居家养老预约服务平台。系统采用PyQt5构建用户界面，集成智能推荐算法辅助人工决策，实现了从预约登记、智能派单、服务跟踪到满意度评价的全流程闭环管理。实验结果表明，该平台有效提升了服务调度效率，降低了人工操作成本，为居家养老服务的智能化管理提供了新思路。
项目概览
项目简介
随着老龄化社会的到来，如何高效配置居家养老服务资源成为亟待解决的问题。本研究提出了一种人机协同的服务调度模式，将人工智能推荐与人工审核相结合，既保证了调度的智能性，又确保了决策的可控性。系统基于SQLite数据库管理老人档案、服务人员信息和预约记录，通过多维度智能匹配算法（服务技能、地理距离、历史评价）为每个预约推荐最优服务人员。实践应用表明，该平台显著提高了服务匹配准确率和用户满意度。
本文设计实现了一个面向社区居家养老服务的智能预约管理系统。系统采用模块化架构设计，包含服务预约、老人档案、人员管理、智能调度、服务跟踪、满意度评价等核心功能模块。创新性地引入人机协同理念，通过AI推荐引擎提供智能派单建议，同时保留人工审核与调整机制，实现了”智能辅助、人工决策”的协同工作模式。系统界面友好、操作简便，已在实际场景中验证了其可行性和有效性。
系统架构
采用分层架构设计，包括表示层（PyQt5图形界面）、业务逻辑层（预约管理、智能调度、服务跟踪）、数据访问层（SQLite数据库）和智能推荐层（多维度匹配算法），各层职责明确、低耦合高内聚，支持功能扩展和维护升级。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1： 人机协同调度模式
创新性地将AI智能推荐与人工审核相结合，既利用算法提高匹配效率和准确性，又通过人工介入确保决策的合理性和灵活性，实现了”智能辅助、人工确认、全程跟踪”的协同工作流程。
创新点2：多维度智能匹配算法
综合考虑服务技能适配度、地理距离、历史服务评价、人员空闲时段等多个维度，采用加权评分模型计算匹配度，为每个服务预约智能推荐最优人选，显著提升了服务质量和响应速度。
创新点3：全流程闭环管理
构建了从预约登记、智能派单、服务执行、过程跟踪到满意度评价的完整业务闭环，实现服务全生命周期的可视化管理和数据沉淀，为服务质量持续改进提供数据支撑。
快速开始
运行python init_database.py初始化数据库，然后执行python main.py启动系统，使用默认账号dispatcher/123456登录即可体验完整功能。
环境要求
Python 3.8+、PyQt5 5.15+、SQLite 3，支持Windows/Linux/macOS跨平台运行。
运行展示
图2 登录界面
图3 工作台界面
图4 服务预约界面
图5 服务预约：新建预约
图6 服务预约：预约已创建
图7 服务预约：确定预约
图8 服务预约：预约已确认
图9 老人档案
图10 老人档案：详细信息
图11 老人档案：新建档案
图12 老人档案：档案创建成功
图13 老人档案：删除档案
图14 老人档案：档案查询
图15 服务人员
图16 服务人员：编辑人员
图17 服务人员：人员信息已更新
图18 服务人员：新增人员
图19 服务人员：派单
图20 服务人员：确认派单
图21 服务人员：派单成功
图22 智能调度界面
图23 智能调度：推荐服务人员
图24 智能调度：选择推荐人员
图25 智能调度：确认派单信息
图26 智能调度：派单成功
图27 智能调度：选择推荐人员/p>
图28 智能调度：确认派单信息
图29 智能调度：派单成功
图30 服务记录
图31 服务记录：开始服务
图32 服务记录：服务已开始
图33 服务记录：完成服务确认
图34 服务记录：服务已完成
图35 服务记录：查看信息
图36 服务记录：提交评价
图37 服务记录：评价已提交
图38 满意度评价
图39 满意度评价：服务评价详情
图40 数据统计
图41 系统设置
项目资源
配套文档
点击查看：居家养老预约服务平台人机协同设计与开发 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：SD-20-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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