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面向环境辅助生活的动态即插即用服务

面向环境辅助生活的动态即插即用服务

作者： Romain Endelin 哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在新加坡，正如世界上其他许多国家，人口年纪越来越大。这种演变在我们的社会中产生了重大变化。在这些变化中，我们观察到越来越多的人有轻度痴呆，不能完全独立。这些人需要照顾者，来帮助他们解决麻烦，向他们提供基本的服务。然而... 详细信息

在新加坡，正如世界上其他许多国家，人口年纪越来越大。这种演变在我们的社会中产生了重大变化。在这些变化中，我们观察到越来越多的人有轻度痴呆，不能完全独立。这些人需要照顾者，来帮助他们解决麻烦，向他们提供基本的服务。然而，照顾者的数量不是无限的，甚至只要可能，老年人宁愿住在自己的房子，而不是去养老院。一个解决办法是提供一个环境来辅助他们的日常生活。同时，技术的发展使得笔记本电脑和台式机的简单分类不再明确。电脑越来越普遍。这意味着随着互联网与无线通信的快速发展，计算机系统不再局限于一台机器。我们看到越来越多的传感器集成到我们的环境中。输出设备，电视，平板电脑，智能手机，话筒逐渐取代单一的屏幕。现在计算机系统集成到我们的环境中，通信方式趋向于机器到机器，终端是用户的方式，而不是人到机器的方式。普适计算是一个真正的机会。它成为一个通过环境辅助生活以帮助轻度痴呆的老年人的可靠的解决方案。IPAL实验室对于进行环境辅助生活的研究，以进一步大规模部署来提供无缝的稳定的解决方案。由于每座房子都是不同的，每个人都有不同的生活习惯，不可能到处部署一个硬代码的解决方案。研究的目的是要找到替代方案，以确保合理地安装和执行上的可扩展性。在此背景下，本文档介绍的过程的贡献是重新设计和实现一个稳定的可扩展的架构。第一个目标是提供一个概念的证明，将动态传感器管理合并到一个推理平台上。一旦完成这个概念证明，就有必要利用IPAL团队在过去几年间获得的经验重新设计整个架构。当前，原型平台与推理系统已经完成并进行了测试。但是，测试结果显示推理结果并不稳定，且实现的效率不佳。我们认为，主要的原因不在于如何使程序运行起来，而是提高系统的扩展性与可靠性。环境辅助生活是计算机的一个新兴的应用领域。为了提供可靠的环境辅助生活，三个主要的特色需要被重点关注：架构的成熟度，推理的可靠性以及通信协议的标准化。

关键词：环境辅助生活 Web语义面向服务的架构物联网普适计算

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老年人对环境辅助生活技术使用意愿研究

老年人对环境辅助生活技术使用意愿研究

作者：董文婧天津大学

学位级别：硕士

目前老龄化趋势席卷全球,我国的老年人口也在逐年上升。老年人口增长引起护理压力增加,医疗支出增加。为了减轻护理负担,给老年人提供更全面的看护,研究人员提出将人工智能技术与养老行业相结合,从精神和生活等多面对老年人进行看护。... 详细信息

目前老龄化趋势席卷全球,我国的老年人口也在逐年上升。老年人口增长引起护理压力增加,医疗支出增加。为了减轻护理负担,给老年人提供更全面的看护,研究人员提出将人工智能技术与养老行业相结合,从精神和生活等多面对老年人进行看护。比如环境辅助生活技术,用来增强老年人生活的自主性,提高生活质量,但是老年人对于环境辅助生活技术使用意愿的研究并不多。使用意愿是决定技术应用效果的关键因素。因此,探究老年人对于智能养老技术的使用意愿,找出影响因素,对于技术的推广和发展,实现智能化养老至关重要。本文以SOR理论为基础,构建了老年人对环境辅助生活技术使用意愿的模型。该模型探讨了技术的智能水平对用户感知,包括感知有用性和感知易用性的影响,进而影响使用意愿。本文通过实证分析的方式对提出的模型进行了检验。首先设计了老年人对于环境辅助生活技术的使用意愿的七分量表,通过问卷调查的方式进行数据收集。然后使用统计软件SPSS和Amos进行分析。实验结果基本支持了提出的假设。结果表明,智能性的不同维度特征对有用性和易用性有正向影响,其中感知、连接和动态特征对有用性有正向影响,感知、连接和驱动对易用性有正向影响,感知有用性和感知易用性进而正向影响使用意愿。

关键词：环境辅助生活智能养老使用意愿

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基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类

自动化学报 2017年第3期43卷 398-406页

作者：关秋菊罗晓牧郭雪梅王国利仲恺农业工程学院机电工程学院广州510225 广州中医药大学医学信息工程学院广州510006 中山大学数据科学与计算机学院广州510006

人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes,IRC)信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,获取人体动作... 详细信息

人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes,IRC)信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,获取人体动作在主投影面和辅助投影面的IRC压缩信号;然后,采用隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)双层特征建模算法进行压缩域动作分类.实验结果表明双层特征建模的平均正确分类率高于主层特征建模,平均正确分类率可达95.71%.该方法为环境辅助生活系统提供了人体动作识别的新途径.

关键词：环境辅助生活隐马尔科夫模型压缩感知热释电红外传感器动作分类

基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多人步态识别

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传感技术学报 2021年第6期34卷 711-719页

作者：周金海常阳周世镒吴耿俊雷雯浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027

为解决超宽带(UWB)雷达多人识别的目标分割问题,提出了一种基于时-距包围盒(TRBB)的UWB雷达回波数据表示方法及TRBB截取算法,结合卷积神经网络(CNN),一起实现了一种多人步态识别算法框架.框架中,TRBB截取算法包括人体目标检测与快、慢... 详细信息

为解决超宽带(UWB)雷达多人识别的目标分割问题,提出了一种基于时-距包围盒(TRBB)的UWB雷达回波数据表示方法及TRBB截取算法,结合卷积神经网络(CNN),一起实现了一种多人步态识别算法框架.框架中,TRBB截取算法包括人体目标检测与快、慢时间分割,前者通过k-means聚类方法获取人体HRRP几何中心,后者利用HRRP几何中心作为参考点,通过截取信号矩阵中的TRBB目标子矩阵,从而实现多目标分离.可以看出,TRBB截取算法既可用于目标识别,也可用于目标跟踪.考虑到CNN擅长挖掘图像的隐含特征,框架选用CNN来学习TRBB中蕴含的步态特征是一个自然的选择.实验室条件下,测试了上述多人步态识别算法框架的性能,平均步态识别准确率达89.3%.

关键词：多人步态识别超宽带雷达深度学习人体目标检测环境辅助生活

基于NPCIA的核心技术识别模型及应用研究

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科学学研究 2020年第11期38卷 1998-2007页

作者：黄鲁成刘春文吴菲菲苗红肖军北京工业大学经济与管理学院北京100124 国家环保产品质量监督检验中心环保产品检验部河北石家庄050091

核心技术的识别是技术创新的重要环节。本文针对传统PCIA算法在核心技术识别中,难以直接套用条件概率计算技术交叉影响的不足,首先,提出NPCIA算法测度技术交叉影响,并通过成熟技术验证NPCIA算法识别核心技术的有效性;然后,提出基于NPCI... 详细信息

核心技术的识别是技术创新的重要环节。本文针对传统PCIA算法在核心技术识别中,难以直接套用条件概率计算技术交叉影响的不足,首先,提出NPCIA算法测度技术交叉影响,并通过成熟技术验证NPCIA算法识别核心技术的有效性;然后,提出基于NPCIA算法的核心技术识别模型;最后,将识别模型应用于面向老年人的AAL监测技术领域,结果表明:面向老年人的AAL监测领域的核心技术聚焦于信息、信号技术,数字、图像处理技术,以及医学诊断技术。

关键词：核心技术专利共类交叉影响分析环境辅助生活

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住宅适老化改造中养老科技的研究和应用前瞻

建筑学报 2023年第5期 82-88页

作者：王瑶姚栋同济大学建筑与城市规划学院上海200092 代尔夫特理工大学建筑与建成环境学院荷兰上海市城市更新及其空间优化技术重点实验室上海200082

基于住宅适老化改造理论模型和技术方法的演化历程,确立“人-活动-空间-科技”四维交互的养老科技应用框架。进一步分析3种典型场景下的技术效能和改造措施,解析智能家居、环境辅助生活技术和环境机器人等领域的养老科技在改造中的布局... 详细信息

基于住宅适老化改造理论模型和技术方法的演化历程,确立“人-活动-空间-科技”四维交互的养老科技应用框架。进一步分析3种典型场景下的技术效能和改造措施,解析智能家居、环境辅助生活技术和环境机器人等领域的养老科技在改造中的布局方法和设计要点。最终提出落实养老科技的改造设计策略,并指出未来可能的研究方向。

关键词：住宅适老化改造养老科技智能家居环境辅助生活环境机器人改造设计策略智慧养老

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基于呼吸样本空间的超宽带雷达身份识别

电子测量与仪器学报 2022年第1期36卷 118-125页

作者：周金海吴耿俊雷雯常阳周世镒浙江大学信息与电子工程学院杭州310027

为了解决传统雷达呼吸身份识别依赖人工预定义特征的问题,提出了一种基于呼吸样本空间(BSS)的超宽带(UWB)雷达身份识别算法。算法首先通过奇异值分解(SVD)对UWB雷达人体呼吸回波中杂波进行滤除,然后根据回波将目标跨距离单元的呼吸信号... 详细信息

为了解决传统雷达呼吸身份识别依赖人工预定义特征的问题,提出了一种基于呼吸样本空间(BSS)的超宽带(UWB)雷达身份识别算法。算法首先通过奇异值分解(SVD)对UWB雷达人体呼吸回波中杂波进行滤除,然后根据回波将目标跨距离单元的呼吸信号构建为包含时距信息的BSS序列,最后利用卷积神经网络(CNN)对BSS进行建模以获取目标分类结果。在室内场景实验中,对4人的身份识别准确率为84.64%。对比结果表明,所提出的算法对不同个体所具有的独特呼吸特征具有不错的区分能力。

关键词：超宽带UWB雷达环境辅助生活生命体征身份识别卷积神经网络