Sammanfattning Den genomträngande sensorteknik som finns i smarta hem erbjuder aldrig tidigare skådade möjligheter att tillhandahålla hälsoövervakning och hjälp till personer som har svårt att leva självständigt i hemmet. En huvudutmaning som behöver hanteras för att möta detta behov är förmågan att känna igen och spåra funktionella aktiviteter som människor utför i sina egna hem och vardagsmiljöer. I den här artikeln tittar vi på metoder för att utföra realtidsigenkänning av aktiviteter i Daily Living. Vi stärker andra relaterade forskningsinsatser för att utveckla metoder som är effektiva när aktiviteter avbryts och interleaved. För att utvärdera riktigheten i våra igenkänningsalgoritmer bedömer vi dem med hjälp av verkliga data som samlats in från deltagare som utför aktiviteter i vår testbädd för smarta lägenheter på campus.
Med hjälp av testbädden, Singla et al. REF tillämpade dolda Markov-modeller (HMM) för att utföra realtidsigenkänning av aktiviteter i det dagliga livet.
Recognizing independent and joint activities among multiple residents in smart environments
{'venue': 'Journal of ambient intelligence and humanized computing', 'journal': 'Journal of ambient intelligence and humanized computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}