Sammanfattning av denna webbsida: Mänsklig aktivitet är inte en enkel process på grund av olika sätt att utföra den. I vårt förslag presenteras SCAN-ramverket för verksamhetsinferens. SCAN är indelat i tre moduler: (1) artefaktigenkänning, (2) aktivitetsinferens, och (3) aktivitetsrepresentation, som integrerar tre viktiga delar av Ambient Intelligence (AmI) (artifact-behavior modellering, händelsetolkning och kontextextrahering). Ramen utvidgar roamingbeat-konceptet genom att erhålla representation med hjälp av tre typer av teknik för att dra slutsatser om verksamheten. RB är baserad på både analys och igenkänning från artefakt beteende för aktivitet inference. Ett praktiskt fall visas i ett vårdhem där ett system med 91,35 % effektivitet genomfördes på plats. Tre exempel visas med RB-representation för aktivitetsrepresentation. Rambeskrivning, RB-beskrivning och CALog-system övervinner distinkta problem såsom genomförbarheten att implementera AmI-system, och att visa genomförbarheten för att uppnå utmaningarna i samband med aktivitetsigenkänning baserat på artefaktigenkänning. Vi diskuterar hur användningen av RBs kan påverka de problem som designers och utvecklare står inför för att på ett enklare sätt återvinna information och på så sätt kan de utveckla verktyg som är inriktade på användaren.
Den verksamhetsslutsats för SCAN-ramverket som presenteras i REF baseras också på hantering av artefakter.
Activity Inference for Ambient Intelligence Through Handling Artifacts in a Healthcare Environment
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}