比较正规的买球软件传感家居:通过异构无线网络实现智能家居的经济高效设计
比较正规的买球软件传感家居:通过异构无线网络实现智能家居的经济高效设计
发布时间:2022-10-28 13:27:10 作者:小编

活动识别技术对于许多以人为中心的无处不在的应用程序至关重要。据估计,到2025年,超过10亿人将超过60岁。同时,移动互联网的发展促进了健康服务和居家护理。对在家中为残疾人和老年人提供更有效的护理和服务方式的要求越来越高,除了在家庭环境中更智能的私人普遍环境,将更接近人们的日常生活。谷歌投资智能温控器,以32亿美元收购Nest,这预示着未来将出现巨大的机会和市场。可穿戴设备和移动应用已经进入了人类生活的方方面面。智能空间是一种将设备、人与物紧密融合的复杂计算系统,与泛在计算、通信和控制技术密切相关。

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为了应对这些新出现的机会,研究人员提出了多种方法来建模和识别活动。家作为现实人类世界的最小生活单位,在人类行为中发挥着重要作用,因为老年人近一半或更多的时间和活动都发生在家里。无处不在的医疗保健系统促进了研究的各个方面,包括传感器技术、软件和网络架构、机器学习算法、人工智能和人机交互。日常生活活动,例如睡觉、洗澡、做饭等,是认知和身体能力的良好指标。虽然基于计算机视觉的机器识别方法由于活动构成的性质而难以解决,但基于计算机视觉的解决方案需要更高的存储和处理成本,而且布线和位置选择依赖于专业的施工人员。


简单的二进制传感器具有易于布线、低成本、高鲁棒性、低功耗、强扩展性、高精度等先进特性,似乎足以涵盖家庭级的人体活动检测。作为解决方案,许多研究小组共享了他们的活动数据集和许多准确的离线学习模型已提出。然而,到目前为止,关于嵌入式设备上有效的实时分类和活动预测解决方案的工作很少。此外,大多数传统的智能家居环境都需要复杂的装修和布线工作,因此在实际家庭环境中安装设备以部署传感器和控制器,重新装修和人力资源的成本是巨大的,损害了用户的满意度。一开始。此外,由于每个家庭的家庭环境设置和习惯不同,活动识别的实际准确率较低,因此没有通用的解决方案,只能使用实际活动的生活数据作为模式识别的训练集。在本文中,我们将提出一种基于ZigBee部署感知家庭环境的实用方法,Wi-Fi和传感器技术,例如私人智能空间。这样一来,传统的布线和装饰复杂度降低,系统易于安装和贴墙,并且可以使用电池。本文将湿度、气体、烟雾、温度、压力、照明和无源红外传感器应用于设计和开发我们的传感家庭系统。我们试图通过监测居民的行为来分析异常事件,例如心脏病发作、高血压或跌倒,以便通知适当的人检查情况并在必要时进行急救。提出了一个系统原型并讨论了实验结果,包括一种新型的ADL记录,在计算中涉及时间值以提高准确性,并为行为识别和反馈控制策略选择可移植的算法。因此,设计了一种能够以较低功耗工作的具有成本效益的基于ARM的家庭服务器。提供安卓手机应用程序,集初始配置、电器控制、报警信息、环境状态和可选的基于视觉的监控于一体,未来可兼容多种可穿戴设备。


本文的主要贡献在于:关注老年人的特征,比较了许多著名的智能家居方案并找出了两个不同的二进制ADL数据集,并运行了各种算法以找出影响判别式家庭行为的关键因素;合理部署的建议,以及如何使用性价比高的设备来实现智能家居传感器的部署和实施细节;我们提出了新的ALD记录类型,它将原始多项式传感器和活动数据集重构为更大的稀疏二进制类型坐标与时间线。通过这种方式,从传感器收集的数据将很容易被记录,更重要的是,降低了计算复杂度并启用了粗粒度方法,但代价是可以容忍更大的占用内存;在实验中,我们使用开放数据集进行理论精度测试,并实际部署我们的原型来验证方案;最后,我们通过异构无线网络找到了一种适合家庭环境中高精度的私人智能空间实时反应的方法。该原型可应用于基于TI-cc2530和RaspberryPi的嵌入式设备,兼容可穿戴设备和智能家电,并集成了用于远程监控和识别居民行为的移动应用程序。


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为了证明我们提出的原型的可行性和有效性,需要部署一个真实的家庭环境。我们购买了第3节中提到的传感器,连接了基于TI-cc2530的开发板,从节点和主节点都能够对生活数据进行采样。一个基于ARM11的树莓派作为主控节点,负责存储、计算工作量、WLANAP、路由器功能和反馈控制。此外,它还连接到公共云服务器。如图所示图11,一个传感家庭所需的最低设备被标记为深蓝色,包括PIR、触发器、有害检测、与前端盒集成的环境传感器和基于ARM的服务器。如需在真实房屋中添加更多前端感应盒,可选择智能设备、IP摄像头、红外设备、Wi-Fi插头和继电器,如浅蓝色块所示。灰色方框中属于居民的家用电器,如电视、空调、电热水壶、灯泡和排气扇,必须连接Wi-Fi插头或继电器进行自动控制。此外,移动应用程序使用户可以查看环境信息和电器状态,并在必要时进行远程控制和警报。


在本文中,我们对开放式智能家居项目进行了比较,并研究了各个方案之间的差异,以找到一个实用的智能家居方案和移动实用程序。本文介绍了一种传感器和自动化系统在房屋环境中实现活动识别的新思路:我们将ADL重建为一个稀疏矩阵,以收集不同列中的每个参数,包括传感器和可穿戴设备的前端映射和后端映射用于家电控制代码。我们提出了一种异构无线解决方案,以减少布线和装饰工作,具有成本效益、能源效益和兼容更多品牌的电器和传感器的特点,并与移动应用程序集成。我们尝试了转换公共ADL数据集的概率模型,以降低具有高时间片精度的嵌入式使用的过程成本。然而,冷启动问题仍未解决,此外,居民必须标记至少一周的活动标签来训练模型以达到令人满意的性能水平。智能路由器的实际应用设计正在进行中,未来我们可能会公开我们自己的实验数据、产品和移动应用程序的数据集。


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