Sammanfattning av denna webbsida: De senaste framstegen inom djupvideosensorer har gjort mänsklig aktivitet igenkänd (HAR) realizable för äldre övervakningsapplikationer. Även om konventionella HAR använder RGB-videosensorer, kan HAR förbättras avsevärt med djupvideosensorer som producerar djup- eller distansinformation. I den här artikeln är ett djupbaserat livsloggningssystem utformat för att känna igen äldre människors dagliga aktiviteter och förvandla dessa miljöer till ett intelligent boendeutrymme. Inledningsvis används en djupbildssensor för att fånga djup silhuetter. Baserat på dessa silhuetter produceras människoskelett med gemensam information som ytterligare används för aktivitetsigenkänning och genererar deras livsloggar. Livsloggningssystemet är uppdelat i två processer. För det första omfattar utbildningssystemet datainsamling med hjälp av en djupkamera, funktionsextraktion och träning för varje aktivitet via dolda Markov-modeller. För det andra börjar igenkänningsmotorn efter utbildningen känna igen de inlärda aktiviteterna och producera livsloggar. Systemet utvärderades med hjälp av livsloggningsfunktioner mot huvudkomponentens och oberoende komponenters egenskaper och uppnådde tillfredsställande igenkänningshastigheter jämfört med konventionella metoder. Experiment som genomförts på de smarta inomhusaktivitetsdataseten och MSRDailyActivity3D-datasetet visar lovande resultat. Det föreslagna systemet är direkt tillämpligt på alla äldre övervakningssystem, t.ex. övervakning av vårdproblem för äldre personer, eller undersökning av inomhusaktiviteter för personer i hemmet, kontoret eller sjukhuset.
Jalal m.fl. REF presenterar ett djupbaserat system för erkännande av mänsklig aktivitet för att känna igen äldre människors dagliga aktiviteter och omvandla dessa miljöer till ett intelligent boendeutrymme.
A Depth Video Sensor-Based Life-Logging Human Activity Recognition System for Elderly Care in Smart Indoor Environments
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}