Abstract-The maskininlärning och genomträngande avkänning teknik som finns i smarta hem erbjuder aldrig tidigare skådade möjligheter för att ge hälsoövervakning och hjälp till individer som upplever svårigheter att leva självständigt hemma. För att kunna övervaka den funktionella hälsan hos smarta hembor behöver vi designa tekniker som känner igen och spårar aktiviteter som människor normalt utför som en del av sina dagliga rutiner. Även om det finns metoder för att erkänna aktiviteter tillämpas tillvägagångssätten för verksamheter som har valts ut på förhand och för vilka det finns märkta utbildningsdata. Däremot introducerar vi ett automatiserat förhållningssätt till aktivitetsspårning som identifierar frekventa aktiviteter som naturligt förekommer i en individs rutin. Med denna förmåga kan vi sedan spåra förekomsten av regelbundna aktiviteter för att övervaka funktionell hälsa och upptäcka förändringar i en individs mönster och livsstil. I den här artikeln beskriver vi vår aktivitetsbrytning och spårningsmetod och validerar våra algoritmer på data som samlats in i fysiska smarta miljöer.
Rashidi et al., REF minerade och spårade mänskliga aktiviteter genom att använda avkännande data som samlats in i fysiska smarta miljöer, och sedan upptäckte förändringar i en individs mönster och livsstil.
Discovering Activities to Recognize and Track in a Smart Environment
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}