Abstract-I detta arbete studerar vi hur kontinuerlig videoövervakning och intelligent videobehandling kan användas i äldreomsorg för att hjälpa independent living av äldste och för att förbättra effektiviteten i äldreomsorg praxis. Mer specifikt utvecklar vi en automatiserad aktivitetsanalys och sammanfattning för videoövervakning av äldreomsorg. På objektnivå konstruerar vi en avancerad siluettextraktion, mänsklig detektering och spårningsalgoritm för inomhusmiljöer. På funktionsnivån utvecklar vi en adaptiv inlärningsmetod för att uppskatta den fysiska placeringen och rörelsehastigheten hos en person från en enda kameravy utan kalibrering. På åtgärdsnivå utforskar vi hierarkiska beslutsträd och metoder för att minska dimensionerna för erkännande av mänskliga åtgärder. Vi tar fram viktig ADL-statistik för automatiserad funktionsbedömning. För att testa och utvärdera de föreslagna algoritmerna och metoderna använder vi kamerasystemet i en verklig livsmiljö i ungefär en månad och har samlat in mer än 200 timmar (mer än 600 G byte) av aktivitetsövervakningsvideor. Våra omfattande tester över dessa massiva videodataset visar att det föreslagna automatiska aktivitetsanalyssystemet är mycket effektivt.
Ref presenterade en automatiserad aktivitetsanalys och sammanfattning för övervakning av äldre.
Activity Analysis, Summarization, and Visualization for Indoor Human Activity Monitoring
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}