Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument presenteras ett multimodalt system för sömlös övervakning av äldre människor i deras livsmiljö. Systemet använder samtidigt ett bärbart sensornätverk för varje enskild givare och premissinbäddade sensorer som är specifika för varje miljö. Papperet visar fördelarna med att använda kompletterande information från två typer av rörelsesensorer: visuell flödesbaserad bildanalys och ett accelerometerbaserat bärbart nätverk. Papperet ger resultat för inomhusigenkänning av flera elementära poser och utomhusigenkänning av komplexa rörelser. I stället för en fullständig systembeskrivning riktades särskild uppmärksamhet mot en polarhistogrambaserad metod för visuell pose-igenkänning, kompletterande användning och synkronisering av data från bärbara och premissinbyggda nätverk och en algoritm för automatisk riskdetektering som drivs av två premiss- och ämnesrelaterade databaser. Nytt med vårt tillvägagångssätt består också i att mata databaserna med verkliga inspelningar från motivet, och i att använda den dynamiska tidsvarningsalgoritmen för mätningar av avstånd mellan åtgärder som representeras som elementära poser i beteenderegister. De viktigaste resultaten av testning vår metod inkluderar: 95,5% noggrannhet elementär pose igenkänning av videosystemet, 96,7% noggrannhet elementär pose igenkänning av accelerometer-baserat system, 98,9% noggrannhet elementär pose igenkänning av den kombinerade accelerometern och video-baserat system, och 80% noggrannhet komplexa utomhus aktivitet igenkänning av accelerometer-baserade bärbara systemet.
I REF beskrev vi ett multimodalt system för sömlös övervakning av äldre i deras livsmiljö.
Seamless Tracing of Human Behavior Using Complementary Wearable and House-Embedded Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}