Befolkningens åldrande och deras växande önskan att leva självständigt motiverar utvecklingen av välfärds- och hälsovårdsmodeller. Befintliga metoder baserade på den direkta heden-övervakning med hjälp av kroppens sensornätverk (BSN) är exakta och exakta. Men deras påträngande förmåga orsakar icke-acceptans. Nya metoder syftar till indirekt övervakning genom övervakning av aktiviteter i det dagliga livet, vilket visar sig vara en lämplig lösning. ADL övervakningssystem använder många heterogena sensorer, är mindre påträngande, och är billigare än BSN, dock, utbyggnad och underhåll av trådlösa sensornätverk (WSN) hindrar dem från en utbredd acceptans. I detta arbete presenteras en ny teknik för att övervaka den mänskliga aktiviteten, baserad på icke-inträngande belastningsövervakning (NILM). I förslaget används endast smarta mätdata, vilket leder till minsta påträngande förmåga och en potentiell massiv användning till minsta möjliga kostnad. Detta skulle kunna vara nyckeln till att utveckla hållbara hälso- och sjukvårdsmodeller för smarta hem som kan uppfylla äldre människors krav. Denna studie använder också Dempster-Shafer teorin för att ge en daglig poäng normalitet med avseende på det vanliga beteendet. Detta tillvägagångssätt har utvärderats med hjälp av verkliga datauppsättningar och dessutom presenteras en benchmarking mot en Gaussisk blandningsmodell.
I REF kombinerades NILM-informationen med hjälp av Dempster-Shafer-teorin.
Assessing Human Activity in Elderly People Using Non-Intrusive Load Monitoring
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}