View Project

Norwegian AI Directory

Cooperative Human Activity Recognition and Localization for Healthcare and Wellbeing


Description:

FN har vedtatt en arbeidsplan for å utrydde fattigdom, bekjempe ulikhet og stoppe klimaendringene innen 2030. Et av målene i planen er å sikre god helse og fremme livskvalitet for alle, uansett alder. Faren for at vi ikke når dette målet er stor av flere grunner. Vi blir alt flere eldre mennesker, og ressursene til å opprettholde et selvstendig liv for dem blir stadig knappere. Å gjøre det mulig for folk å være uavhengige lenger til en lavere kostnad for samfunnet, er en voksende utfordring som krever tekniske løsninger i form av systemer for aktivitetsgjenkjenning (HAR). Nåværende systemer inkluderer bærbare sensorer, videosensorer og alarmknapper. Brukerne kan lett glemme bærbare sensorer eller la være å bruke dem av ren bekvemmelighet. Videosensorer kan virke svært inntrengende for personvernet, mens trygghetsalarmer ikke vil virke for personer som ikke er i stand til å nå dem. Disse svakhetene forhindrer akseptanse blant brukerne og hemmer videre utbredning av dagens løsninger i helse- og velvære sektoren. I dette prosjektet utvikler vi HAR-systemer som gjenkjenner og lokaliserer mange ulike brukeraktiviteter med meget høy grad av pålitelighet. Vår tilnærming bygger på den kommende 5. generasjonen (5G) av mobilkommunikasjonssystemer, massiv multiple-input multiple-output (MIMO) kombinert med en kooperativ behandling av signaler fra radiofrekvenssensorer og lydsensorer. Vi tilbyr nye tjenester for å gjenkjenne brukeraktiviteter til nytte for alle berørte parter og for hele samfunnet. Prosjektkonsortiet består av åtte akademiske og industrielle partnere med internasjonal spisskompetanse fra fire land. Prosjektet er tverrfaglig med eksperter som dekker ulike disipliner, som informasjonsteknologi (IKT), matematikk, datavitenskap og eHelse. Prosjektstarten i januar 2020 ble hardt rammet av Corona-pandemien. På grunn av globale reisebegrensninger kunne ikke ansettelsen av alle doktorgradsstudenter og postdoktorer fullføres før november 2020. I våren 2020 ble det planlagte startmøtet erstattet av et nettmøte via Zoom. Alle hard- og programvarekomponenter som kreves for å samle inn MIMO radiofrekvens sensordata og lydsensordata har blitt kjøpt og med det nye utstyret ble den første målekampanjen fullført i løpet av høsten 2020. To populærvitenskapelig artikkler ble publisert på nettet og to oversiktsartikler har blitt publisert i internasjonale tidsskrifter. I tillegg har vi utviklet et doktorgradskurs som for tiden tilbys doktorgradsstudentene som arbeider innen CareWell. I prosjektets andre år, 2021, ble det gjort store fremskritt både på det eksperimentelle og teoretiske forskningsområdet. Flere målekampanjer har samlet inn kombinerte multimodussensordata med radiofrekvenssensorer, lydsensorer, optiske sensorer og bærbare sensorer. Flermodussensorsystemer har vist seg å detektere menneskelig aktivitet med høyere nøyaktighet enn enkeltmodussensorsystemer. Et høydepunkt var utviklingen av en radiofrekvensbasert skritteller som også kan analysere gangsymmetri, noe som er viktig for e-helseapplikasjoner på sykehus og hjemme. Det ble arrangert et nettbasert prosjektmøte i Q3 2021, hvor alle prosjektpartnere holdt en presentasjon om sitt forskningstema og oppnådde resultater. I tillegg ble en ny forelesning om "Intelligent High Frequency Sensing" utviklet for å tilbys våre studenter ved det internasjonale masterprogrammet i informasjons- og kommunikasjonsteknologi.


Project leader: Matthias Pätzold

Started: 2020

Ends: 2023

Category: Universiteter

Sector: UoH-sektor

Budget: 15993963

Institution: UNIVERSITETET I AGDER

Address: NA