Sammanfattning av denna webbsida: Ovanliga förändringar i den vanliga dagliga mobilitetsrutinen hos en äldre person i hemmet kan vara en indikator eller ett tidigt symptom på att utveckla hälsoproblem. Sensorteknik kan användas för att komplettera de traditionella hälso- och sjukvårdssystemen för att få en mer detaljerad bild av den dagliga rörligheten för en person i hemmet när du utför dagliga uppgifter. Vi antar att data som samlats in från lågkostnadssensorer som närvaro- och beläggningssensorer kan analyseras för att ge insikter om de dagliga mobilitetsvanorna hos de äldre som bor ensamma hemma och för att upptäcka rutinmässiga förändringar. Vi validerar denna hypotes genom att utforma ett system som automatiskt lär sig de dagliga övergångarna till rummet och permanensvanorna i varje rum vid varje tidpunkt på dagen och genererar larmmeddelanden när avvikelser upptäcks. Vi presenterar en algoritm för att bearbeta sensorernas dataströmmar och beräkna sensordrivna funktioner som beskriver den dagliga mobilitetsrutinen hos äldre som en del av det utvecklade Behaviour Monitoring System (BMS). Vi kan uppnå låg detektionsfördröjning med bekräftelsetid som är tillräckligt hög för att förmedla upptäckten av en uppsättning vanliga onormala situationer. Vi illustrerar och utvärderar BMS med syntetisk data, genererad av en utvecklad datagenerator som utformats för att efterlikna olika användares mobilitetsprofiler hemma, och även med en verklig datauppsättning som samlats in från tidigare forskningsarbete. Resultat indikerar att BMS upptäcker flera rörlighetsförändringar som kan vara symtom på vanliga hälsoproblem. Det föreslagna systemet är en användbar metod för att lära sig rörlighetsvanorna i hemmet, med potential att upptäcka beteendeförändringar som uppstår på grund av hälsoproblem, och därför motivera framsteg mot beteendeövervakning och äldres vård.
Andra metoder, såsom den som presenteras i REF, definierar system som lär sig av övergångar från rum till rum och permanens för att upptäcka beteendeförändringar som kan vara relaterade till hälsoproblem, som kommuniceras via larm.
A Behaviour Monitoring System (BMS) for Ambient Assisted Living
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}