Utmaningen att känna igen olika personliga aktiviteter medan man bor i en lägenhet 1⁄2 är av stort intresse för AAL samhället. Många olika metoder har presenterats som försöker 3⁄4 för att uppnå god noggrannhet i aktivitetsigenkänning, kombinerat med olika heuristik, fönsterfönster och segmenteringsmetoder. I detta dokument vill vi se över den grundläggande metod som föreslagits av ett naivt genomförande av Bayes, med tonvikt på multi-type händelse-driven plats-medveten aktivitet erkännande. Vår metod kombinerar flera händelser som genereras av binära sensorer som är fixerade vid vardagliga föremål, ett kapacitivt smart golv, den mottagna signalstyrkan (RSS) från BLE-fyrar till en smart klocka och den avkännbara accelerationen av skådespelarens handled. Vår nya metod använder ingen segmenteringsfas, den tolkar de mottagna händelserna så snart de mäts och aktivitetsuppskattningar genereras i realtid utan någon efterbehandling eller tidsreversal omvärdering. En aktivitetsförutsägelsemodell används för att gissa den mer troliga nästa aktivitet som uppstår. De åtgärder som föreskrivs i denna förordning är förenliga med yttrandet från ständiga kommittén för växter, djur, livsmedel och foder.
I REF kombineras flera händelser från binära sensorer, ett kapacitivt smart golv och en bärbar fyr med en accelerometer i en realtid segmenteringsfri metod för att förutsäga 24 olika personliga aktiviteter i en lägenhet.