当老年人在家里摔倒时，每一秒都很重要——尤其是当他们独自一人的时候。
宾厄姆顿大学的一项新研究旨在通过人类行为识别(HAR)算法缩短反应时间，该算法使用本地计算能力来分析传感器数据并检测异常动作，而无需传输到异地处理中心。
来自Thomas J. Watson工程与应用科学学院电气与计算机工程系的Chen Yu教授和博士生Han Sun设计了快速响应老年人安全监测(RESAM)系统，以利用边缘计算的最新进展。
在最近发表在《IEEE神经系统与康复工程学报》上的一篇论文中，他们表明，RESAM系统可以在智能手机、智能手表、笔记本电脑或台式电脑上运行，准确率为99%，响应时间为1.22秒，是当今最准确的方法之一。
陈说，这项研究对服务水平低下的人群很重要:“当许多人谈论高科技时，他们讨论的是一些前沿的东西，比如更花哨的算法，更快完成工作的更强大的助手，或者有更多的娱乐。我们观察了一群老年人，他们需要更多的帮助，但通常没有足够的资源或机会告诉高科技开发者他们需要什么。”
他认为，通过使用老年人已经熟悉的设备，而不是一个完整的“智能家居”设置，可以让老年人更好地控制自己的健康。他们不需要学习新技术来提高系统的效率。
此外，为了保护人们的隐私，RESAM将监控图像简化为骨架，仍然可以分析手臂，腿和躯干等关键点，以确定是否有人摔倒或遭受可能导致受伤的其他事故。
“最危险的地方是浴室，但没有人愿意在那里设置摄像头，”陈说。“人们会讨厌它的。”
他认为RESAM系统是一个更广泛的概念的基石，他称之为“幸福之家”，其中可能包括热或红外摄像机和其他传感器，以远程评估一个人的环境和幸福的其他方面。
他说:“增加更多的传感器可以使我们的系统更强大，因为我们不仅可以监测某人的身体运动，还可以从另一个角度监测某人的健康状况，因此我们可以更好地预测事情是否会发生。”
陈教授和计算机科学系的张士奇副教授正在探索的另一个想法是，在系统中加入一只机器狗或类似的“宠物”，在人们完成日常工作时密切监视。去年秋天，张展示了机器狗如何通过牵引带引导视力受损的人。
“你可以和机器人对话，”陈说。“例如，当你要去洗手间时，狗狗可能会问你，‘你介意我跟着你吗?’”狗狗可以做出更好的决定，靠近你来监控你的状态，而不是在房间里只有固定的传感器。”
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