Folgeprojekt MuBisA
Das Ziel dieses Entwicklungsprojektes ist daher die Einführung eines geschlossenen Systems zur zuverlässigen bildbasierten Ereigniserkennung und deren übermittlung an ein mobiles Endgerät einer Vertrauensperson.
Im Projekt sind Fragestellungen in Bezug auf geeignete Ontologien im "smart home" Bereich für SeniorInnen, Bildverarbeitung und 3D Vision Verfahren sowie die sichere Kommunikation der gewonnenen Informationen zwischen den beteiligten Akteuren zu lösen. Darüber hinaus stehen die Robustheit der Algorithmen gegen Lichtänderungen und Schatten, einfache Installation und Nutzung, "low prize" Komponenten, 24/7 Betrieb, Ausgabe der detektierten Ereignisse auf Smartphones oder PDA's (Stichwort Visualisierung) sowie die Möglichkeit der Fernwartung im Vordergrund.
Die Sturzerkennung über Videoanalyse stellt in diesem Projekt das wichtigste Ziel dar. Aufgrund der variablen Einsetzbarkeit der Kameras als Sensoren werden bei gleichem Setup weitere unterstützende Funktionfür die Bewältigung des täglichen Lebens für ältere Menschen untersucht: So werden im zweiten Schritt des Projektes Algorithmen zur frühzeitigen Erkennung von Bränden und Rauch im Küchenbereich integriert sowie eine Assistenzfunktion für die Medikamenteneinnahme implementiert.
Besonders die vergessene Medikamenteneinnahme verursacht hohe Aufwände bei betreuenden Organisationen (Kontrollfahrten) und den SeniorInnen (Kostenbeitrag). Als Stand der Technik gilt derzeit der Alarmknopf am Armband. Alarmknopfsysteme sind jedoch wenig flexibel, können keine anderen Aufgaben übernehmen und müssen ständig mitgeführt werden. Darüber hinaus ist in manchen Fällen das Opfer nicht mehr in der Lage den Alarm nach einem Unfall auszulösen bzw. steigt die Fehlalarmquote bei den komplexeren Geräten mit automatischer Sturzdetektion.
Follow-Up Project
The project will develop a closed system for the automate event detection and the communication with mobile devices. It is based in the area of "smart homes", but uses state of the art 2d and 3d computer vision techniques. Additionally, low prize camera components are used only. Today’s state of the art event detection in assisted living is an alarm button on a wristband. This approach has many drawbacks as they are not able to fulfill other tasks other than being a binary alarm device: It needs to be worn all the time and is additionally waiting for an human’s action in case of an accident – which is not always possible. In case there is an automated fall detection included in the wristband, the false positive detection increases dramatically.
For the first time, technical expertise of state of the art computer vision is merged with the needs of well known consumer carrier in the field of assisted living.