Adaptive Aktivitätserkennungssysteme für smarte Häuser entwickeln

Systeme zu erstellen, die menschliche Aktivitäten in智能 hogares erkennen, ist nicht einfach. Jedes Zuhause hat sein eigenes Layout und die Leute, die dort leben, haben einzigartige Gewohnheiten. Deshalb funktionieren fertige Systeme oft nur bis zu einem gewissen Punkt. In der Regel müssen neue Systeme von Grund auf neu erstellt werden, was viel Zeit und Aufwand kostet und es kann für die Bewohner eine echte Herausforderung sein.

Früher konzentrierte sich einige Arbeiten darauf, diese Systeme zu starten. Sobald diese ersten Schritte abgeschlossen sind, identifizieren wir wichtige Ansatzpunkte zur Verbesserung. Indem wir auf den ursprünglichen Systemen aufbauen, führen wir einen effektiven Weg ein, um diese Systeme für eine bessere Leistung zu aktualisieren und zu erweitern. Das ist wichtig, weil sich die Aktivitäten und Routinen der Menschen im Laufe der Zeit ändern, und unsere Systeme müssen sich an diese Änderungen anpassen.

#Bedeutung von Aktivitätserkennungssystemen

Zuverlässige Systeme zur Aktivitätserkennung sind entscheidend. Sie können helfen, die Assistenz für die Bewohner in智in智能 hogares zu automatisieren und auch tägliche Gewohnheiten für Gesundheitsbeurteilungen zu verfolgen. Durch die Alterung der Bevölkerung können diese Systeme helfen, Verhaltensänderungen über längere Zeiträume zu überwachen, was für die Altenpflege von Vorteil ist.

Mit den Datenschutzbedenken bezüglich Kameramonitoring sind Umgebungs-Sensoren populärer geworden. Diese Sensoren sind erschwinglich und können Informationen über alltägliche Aktivitäten in den Haushalten sammeln. Dennoch gibt es, obwohl diese Fortschritte die Datensammlung vereinfacht haben, immer noch Herausforderungen bei der Entwicklung und Anwendung dieser Systeme in echten Haushalten.

#Herausforderungen mit fertigen Erkennungssystemen

Die meisten Systeme zur Erkennung menschlicher Aktivitäten sind nicht geeignet für Häuser mit einzigartigen Layouts oder persönlichen Lebensstilen. Daher wird für jedes einzelne Zuhause ein massgeschneidertes System benötigt, das die spezifischen Aktivitäten und Layouts der Bewohner berücksichtigt. Der Aufbau dieser Systeme erfordert eine Menge Daten und detaillierte Labels, um sicherzustellen, dass die Modelle genau und personalisiert sind.

In der realen Situation ist es unrealistisch zu erwarten, dass die Bewohner lange warten oder umfangreiche Labels bereitstellen, bevor ein funktionierendes System eingerichtet ist. Ausserdem machen Datenschutz- und praktische Bedenken es unwahrscheinlich, dass Dritte die notwendigen gekennzeichneten Daten sammeln können, während die Bewohner in ihren Häusern leben.

Daher konzentrieren sich viele Bemühungen darauf, ein erstes Modell zu entwickeln, das einige Erkennungsfähigkeiten schnell bereitstellen kann. Diese Anfangsmodelle zielen darauf ab, häufig stattfindende Aktivitäten im Haushalt zu erfassen.

#Aktualisierungsmechanismus für Aktivitätsmodelle

Die ersten Vorhersagen, die von der frühen Version des Systems gemacht werden, dienen als Ausgangspunkte für Verbesserungen. Wir verwenden einen selbstüberwachten Ansatz, um ein Modul mithilfe von unbeschrifteten Daten zu trainieren. Dieses Modul wird dann genutzt, um Vorhersagen in Bereichen zu treffen, in denen Aktivitäten zuvor nicht erkannt wurden.

Die aktualisierten Modelle lernen aus zusätzlichen eingehenden Daten, was eine kontinuierliche Verbesserung ermöglicht. Vorhersagen aus sowohl dem ursprünglichen Modell als auch dem aktualisierten Modell helfen, die Erkennung der meisten täglichen Aktivitäten im Haushalt zu verbessern.

Diese Methode zur Pflege und Erweiterung eines Aktivitätserkennungssystems stellt seine Genauigkeit sicher, während sie sich an die sich entwickelnden Lebensstile der Bewohner anpasst.

#Langfristige Bereitstellung von Systemen zur menschlichen Aktivitätserkennung

Das Ziel der Aktualisierung der Modelle zur Aktivitätserkennung ist es, mit den sich ändernden Routinen der Bewohner Schritt zu halten. Wenn sie neue Aufgaben übernehmen oder ihre bestehenden Gewohnheiten ändern, muss sich das System entsprechend anpassen. Ein Anfangsmodell reicht nicht aus, um alle Variationen in den Aktivitäten der Bewohner zu erfassen.

Lebensveränderungen, wie einen Jobwechsel oder wie Menschen gesund bleiben, können erhebliche Verschiebungen in den täglichen Routinen verursachen. Daher ist eine kontinuierliche Entwicklung entscheidend, um sicherzustellen, dass das System nützlich bleibt, um das Verhalten zu verfolgen.

#Ansatz für kontinuierliches Lernen

Um dem Bedarf an kontinuierlichem Lernen gerecht zu werden, konzentrieren wir uns darauf, die Erkennungsmodelle zu aktualisieren, sobald neue Daten verfügbar werden. Wir müssen sicherstellen, dass die Systeme relevant bleiben angesichts sich ändernder Aktivitätsmuster und diese Veränderungen berücksichtigen, ohne zuvor erlernte Informationen zu verlieren.

Durch die Anwendung selbstüberwachter Techniken können wir Modelle mithilfe unbeschrifteter Daten trainieren, um nützliche Repräsentationen zu lernen. So vermeiden wir die zeitaufwendige Aufgabe, Daten für jedes beobachtete Segment im Haushalt zu kennzeichnen.

#Techniken im selbstüberwachten Lernen

Selbstüberwachtes Lernen hilft, Merkmalsrepräsentationen aus grossen Datensätzen ohne Labels zu extrahieren. Es umfasst zwei Hauptphasen: Zuerst werden vorläufige Aufgaben festgelegt, um robuste Merkmalsrepräsentationen zu lernen und dann werden diese gelernten Merkmale für spezifische nachgelagerte Aufgaben verfeinert.

Verschiedene Ansätze werden im selbstüberwachten Lernen verwendet. Kontrastives Lernen unterscheidet zwischen ähnlichen und unterschiedlichen Datenpunkten, während nicht-kontrastives Lernen nur von positiven Beispielen lernt.

Eine effektive Methode für kontrastives Lernen ist SimCLR, das angemessene Datenaugumentierungen, einen Projektionskopf für nicht-lineare Transformationen und Optimierung über grössere Batch-Grössen für das Training verwendet.

#Aktives Lernen in智能 hogares

Das Erstellen gross angelegter Erkennungssysteme erfordert normalerweise eine erhebliche Menge an gekennzeichneten Daten. Um die Abhängigkeit von Anmerkungen zu verringern, integriert aktives Lernen menschliche Eingaben in den Prozess. Indem wir den Bewohnern erlauben, eine begrenzte Anzahl signifikanter Datenpunkte zu kennzeichnen, können wir den Bedarf an umfangreichen Anmerkungen reduzieren, während wir eine Leistung erreichen, die mit vollständig überwachten Modellen vergleichbar ist.

Zwei Strategien im aktiven Lernen sind pool-basiertes aktives Lernen, bei dem ein Klassifizierer Datenpunkte identifiziert, die zur Kennzeichnung angefragt werden, und stream-basiertes Lernen, das in Echtzeitszenarien nützlich ist.

Im Bootstrapping-Prozess werden grundlegende Labels von den Bewohnern mithilfe eines aktiven Lernansatzes gesammelt. Diese minimale Teilnahme hält die Belastung für die Bewohner gering.

#Erweitern erkannter Muster durch motivbasierte Methoden

Motiven beziehen sich auf sich wiederholende Muster, die in Zeitreihendaten gefunden werden. Die Entdeckung von Motiven umfasst die Suche nach sich wiederholenden Untersequenzen in Daten unter Berücksichtigung von Rauschen und zeitlichen sowie räumlichen Einschränkungen.

Für diese Arbeit werden Motive genutzt, um Aktivitäten zu identifizieren, die in einem智能 hogar stattfinden. Durch die Verwendung von Motiven können wir genauere Erkennungssysteme schaffen, die ein besseres Verständnis für alltägliche Lebensaktivitäten haben.

#Bewertung von Aktivitätserkennungssystemen

Um die Leistung unserer Erkennungssysteme zu bewerten, führen wir verschiedene Evaluationsprotokolle ein. Es ist wichtig zu bewerten, wie gut die Systeme Aktivitäten erfassen, über das blosse Labeling hinaus. Wir erstellen einen Rahmen zur Messung der Leistung der Systeme, während Aktualisierungen erfolgen, was hilft, die Modelle kontinuierlich zu verfeinern.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Unsere Arbeit hebt die Notwendigkeit adaptiver Aktivitätserkennungssysteme in智能 hogares hervor. Durch die Entwicklung von Methoden, die schnell funktionale Systeme mit minimalem Input von den Bewohnern erstellen, kommen wir dem Ziel näher, umfassende Lösungen zur Aktivitätsüberwachung anzubieten.

Die nächsten Schritte beinhalten das Erfassen kleiner, aber wichtiger Aktivitäten und die Bewertung täglicher Routinen. Regelmässige Aktivitätsmuster zu identifizieren wird die Erkennungsfähigkeiten des Systems verbessern.

Mit den Fortschritten der Technologie für智能 hogares sind wir gut positioniert, um diese Erkennungssysteme weiter zu verfeinern, um besser auf die Aktivitäten der Bewohner zu reagieren und so die Lebensqualität für die Menschen in智能 hogares zu verbessern.