ABSTRACT Numera sker en allt större migration av människor till stadsområden. Hälso- och sjukvård är en av de mest utmanande aspekterna som i hög grad påverkas av den stora tillströmningen av människor till stadskärnor. Följaktligen investerar städer runt om i världen kraftigt i digital omvandling för att skapa hälsosammare ekosystem för människor. I en sådan omvandling, miljontals bostäder är utrustade med smarta enheter (t.ex., smarta mätare, sensorer, och så vidare), som genererar massiva volymer av finkorniga och indexiska data som kan analyseras för att stödja smarta stadstjänster. I detta dokument föreslår vi en modell som använder smarta hem big data som ett sätt att lära sig och upptäcka mänskliga aktivitetsmönster för vårdapplikationer. Vi föreslår att man använder frekventa mönsterbrytningar, klusteranalyser och förutsägelser för att mäta och analysera förändringar i energianvändningen som orsakas av de boendes beteende. Eftersom människors vanor oftast identifieras av vardagliga rutiner, upptäcker vi dessa rutiner gör att vi kan känna igen onormala aktiviteter som kan tyda på människors svårigheter att ta hand om sig själva, såsom att inte laga mat eller inte använda en dusch/bad. Detta dokument tar upp behovet av att analysera tidsmässiga energiförbrukningsmönster på apparatnivå, vilket är direkt relaterat till mänsklig verksamhet. För utvärderingen av den föreslagna mekanismen används U.K. i detta dokument. Inhemsk tillämpningsnivå Eldataset-tidsseriedata för elförbrukning insamlade från 2012 till 2015 med tidsupplösningen 6 s för fem hus med 109 apparater från södra England. Data från smarta mätare bryts rekursivt i kvant-/dataskivan på 24 timmar, och resultaten upprätthålls över på varandra följande gruvövningar. Resultaten av att identifiera mänskliga aktivitetsmönster från användning av apparater presenteras i detalj i detta dokument tillsammans med noggrannheten hos kortsiktiga och långsiktiga förutsägelser.
På liknande sätt, Abdulsalam et al. föreslog en Bayesiansk aktivitetsmodell baserad på tidsbundna energiförbrukningsmönster för tillämpningar i smarta hem REF.
Mining Human Activity Patterns From Smart Home Big Data for Health Care Applications
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}