Att övervaka hälsan hos de äldre som bor självständigt i sina egna hem är en nyckelfråga när det gäller att bygga hållbara hälso- och sjukvårdsmodeller som stöder ett lands åldrande befolkning. Befintliga metoder har vanligen föreslagit fjärrövervakning av ett hushålls boendes beteende genom användning av ytterligare sensorer. Kostnaderna och integriteten för sådana sensorer har dock avsevärt begränsat deras potential för utbredd användning. I detta dokument föreslår vi däremot en strategi för att upptäcka aktiviteter i det dagliga livet, som vi använder som ett mått på hushållets hälsa. Vårt tillvägagångssätt upptäcker användning av apparater från befintliga smarta mätare data, från vilka de unika dagliga rutinerna för de boende i hushållet lärs automatiskt via en log Gaussian Cox process. Vi utvärderar vår strategi med hjälp av två verkliga datamängder, och visar att den kan upptäcka över 80% av vattenkokare användning samtidigt generera mindre än 10% falska positiva. Dessutom tillåter vår strategi tidigare insatser i hushåll med en konsekvent rutin och färre falska larm i de återstående hushållen, i förhållande till en fast tid interventionsriktmärke.
Alcalá m.fl. använde ett nytt tillvägagångssätt för att identifiera apparaters aktiviteter från smart mätare data och extrahera användningsmönster, som används för att övervaka hälsan hos hushållets boende REF.
Detecting Anomalies in Activities of Daily Living of Elderly Residents via Energy Disaggregation and Cox Processes
{'venue': 'BuildSys@SenSys', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}