Abstrakt. Nästan hälften av de äldre uppger att de har svårt att starta och upprätthålla sömnen. Ofta förekommande besök i badrummet mitt i natten anses vara en av de viktigaste orsakerna till sömnstörningar. Detta leder till allvarliga sjukdomar som depression och diabetes. I detta dokument föreslår vi att använda ett nätverk av billiga lågupplösta visuella sensorer (30 × 30 pixlar) för långsiktig aktivitetsanalys av en pensionär i en servicelägenhet. Vår forskning fokuserar främst på analys av äldres beteende för att upptäcka försämrad hälsa. I det här pappret behandlas analysen av sömnmönster. För det första upptäcks rörelsemönster. Sedan föreslås ett regelbaserat tillvägagångssätt på rörelsemönster för att bestämma vakna upp tid och sömn tid. Den nattliga badrumsbesök identifieras med hjälp av en klassificeringsbaserad modell. I vår utvärdering utförde vi experiment på 10 månader av verkliga data. Sanningen samlas in från dagböckerna där den äldre medborgaren skrev ner sin sömntid och vaknar upp tid. Resultaten visar korrekt extraktion av sömndurationer med ett totalt medelvärde av Absolut Error (MAE) på 22,91 minuter och Spearman korrelationskoefficient på 0,69. Slutligen, den nattliga badrumsbesök analys indikerar sömnstörning i flera nätter.
Ref, ett videobaserat tillvägagångssätt har föreslagits för att upptäcka sömnens längd och kvalitet hos äldre vuxna.
Sleep Analysis for Elderly Care Using a Low-Resolution Visual Sensor Network
{'venue': 'HBU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}