Beágyazott Intelligens Rendszerek – 2012 ősz 4.1 Terek és berendezések – Szenzor design
Alacsony szintű információ kontextus becsléséhez: begyűjtés, integrálás, feldolgozás, felhasználás szenzor információ ® rendszer állapot ® döntés ® beavatkozás Adatok
alacsony szintű ambiens jellemzők – elemi adaptáció ... integrált információ – funkcionális-, modellalapú adaptáció, empatikus számítások
Design dedikált (szenzornak fejlesztett) serendipitous (váratlanul talált, ad hoc) – elektronikus tömegárú, kábel TV, mobil, … - olcsó, hozzáférhető platform szenzorokat kihelyezni, olcsó kommunikáció (webcam – mozgásszenzor, mobil – diagnosztikai állomás pl. asztmához, ...) iHCI (önkénytelenül, implicite, kölcsönhatásokból, ...) Lokáció statikus lokáció – statikus (ambiens) jellemző statikus lokáció – dinamikus jellemző (rögzített lokációjú objektumok állapotváltozása – ablak, ajtó, ...) (emberek/objektumok követése – mozgás szenzorok – mikrofon, videokamera) dinamikus lokáció – dinamikus jellemző (emberek/objektumok követése – viselhető (ID) szenzorok, RFID, iButton, ...) (mozgó emberek/objektumok állapotváltozása – gyógyszeres doboz, ...) Passzív/aktív tip. minden passzív (pull, push) aktív - panic button (állapotváltozás érzete, push) Emergency Medical Alert (EMA) button, viselhető, wireless kapcsolat központtal, … “szcenárió” nyomógomb (parancsszerv, de mellékesen (iHCI) állapot/emóció/szándék szenzor)
4.2 Funkciók intelligens terekben érzékelt mennyiség sztressz, nyomás pozíció, irány, távolság, mozgás fény, sugárzás, hőmérséklet
funkció, használat padló, ajtó, ágy, lépcső biztonság, lokalizálás, követés, esésdetektálás biztonság, lokalizálás, követés, eü-biztonság, energiahatékonyság 1
szilárd-, cseppfolyós, gáznemű anyagok iButton hang kép bio
biztonság és eü, monitorozás, uszoda-karbantartás, öntöző hatékonyság emberek, objektumok azonosítása biztonság, hangvolumen, beszédfelismerés biztonság, azonosítás, kontextus-felismerés emberek azonosítása
Bio (autentikálás, azonosítás) biometrikus szenzorok (egyedre jellemző egyedi mérhető, nem változó biológiai jelleg) fiziológiai biometrika – véges eltérések, 5 érzékszervvel azonosítható jellegek (látás: kinézet, haj, szem színe, fogok, arcvonások, ..., hang: hangmagasság, szag, íz: nyál összetétele, DNA, tapintás: ujjlenyomat, kézlenyomat) viselkedés alapú biometrika – írás stílusa, járás ritmusa, gépelés sebessége, ... ujjlenyomat-olvasók írisz-szkennerek kéz/ujj-olvasók (kéz struktúrája, felépítése, arányok, bőre, ...) arcfelismerés hang/beszédfelismerés kézjegy (aláírás), billentyűzet-dinamika érrendszer felismerése (ujj) (extremálisan alacsony FN, False Rejection 0.01%, FP, False Acceptance 0.0001%, Csendes Ocean, Azsia), Joseph Rice, 1983, Eastman Kodak http://www.biometriccoe.gov/ (FBI Biometric Center of Excellence)
DNA fül-, testszag felismerése (gépi odometria, mesterséges orr, ...) biometrikai információval kódolt 2D barcode olvasók Emóció(szenzorok) emóciók felismerése (hanghordás, arckifejezés, mimika, ...) emóciók fiziológiai detektálása (fiziológiai állapotváltozás emóció forrása) harag, félelem, szomorúság – bőrhőmérséklet boldogság – utálat, meglepetés – harag, félelem – szomorúság - szívritmus emocionális dinamika fiziológiai detektálása (BVP Blood Volume Pressure, SC Skin Conductance, RESP Respiration Rate, SPRT Sequential Probability Ratio Test, MYO, ...) Képfeldolgozás – térben lévő emberek identitása és lokációja - lokáció-alapú események triggerelése adott személynek szánt üzenet lejátszásához a legmegfelelőbb audio/video berendezés megválasztása adott helységben, adott felhasználóhoz tartozó preferenciamodell azonosítása és érvényesítése (megvilágítás, kihangosítás, ...) - adott személy viselkedésének megértése/azonosítása megfelelő kísérő cselekvések kiszámításához Követelmények: emberek lokáció/identitás karbantartása (felbontás? pl. 10cm, szín hisztogram követése, ...) megfelelő sebesség (>> 1 Hz) 2
egyszerre több ember képével dolgozni belépő/kilépő emberek gépi reprezentációjának karbantartása (törlés, generálás) több kamerakép feldolgozása (mennyezeti kamerák helyett vízszintesen látó kamerák) 24h munkaüzem tolerancia: részleges fedések és pózvariációk (Kálmán-szűrők, részecske szűrők, …)
4.3 Szenzorok AAL/AAC jólét folyamatos monitorozásához (olcsó, megbízható, felhasználót nem zavaró, fúziót segítő, ...) Activity of Daily Living (ADL) - nehezen megjósolható viselkedésű emberek – szükséges jósolhatóság az általános jóléthez szükséges alaptevékenységekben rendszeres étkezés, alvás, fürdőszoba használat, mosakodás/ápolás, gyógyszerszedés, öltözködés, sétálás, telefonhasználat, olvasás, takarítás, ágyhasználat, bútor/lépcső használat, ...). - jósolhatóság korral együtt nő (ahol éppen kell – idős ember szociális környezetben – ott több esély van sikerre) Speciális AAL, ADL szenzorok: - egyszerűen és olcsón követhető ADL - problémás ADL (kritikus, de szenzor-technológia komplex, megbízhatóság alacsony) - gyógyszerszedés/kezelés, pénzhasználat, ... egyszerű nyomás szenzorok – ágyhasználat, székhasználat, jelenlét/szoba, lakásajtónyitás, ... vízvezetékekre rakott vibrációs v. akusztikus szenzorok – vízhasználat, ... video/IR kamerák, .... Vízfogyasztás monitorozása - több fontos ADL komponense - ipari/kommerciális megoldások drágák és bonyolultak (invazív, UH, tápellátás, ...) - mozgórész nélkül, a létező vezetékre, belsőleg táplált, egyszerű, olcsó, ... folyóvíz akusztikus szignatúrája (rövid távú) vízvezeték hőmérséklete (hosszú távú)
Sérülékeny emberek videó monitorozása otthoni környezetben - jelenlét érzékelés és lokalizálás: + a bútorzat és a falkonfiguráció 3D modellje - robusztus azonosítás: RFID technológia megbízhatóbb az arcfelismeréshez képest - esésdetektálás: páciens R-T követése, póz becslése (ül, áll, fekszik, ...). riasztás: fekszik, padló, ... mozdulatlan nem szokványos helyen (tempóralis + térbeli (logikai) következtetés) - aktivitás-monitorozás: egész napi követés, lokalizáció, statisztikák, „ágyban töltött idő”, “ülés fotelben”, „állás”, ... - magán szféra védelme, meddig terjed (és levehető) a „nyers” információ (itt kép) - több szenzorközeli processzálás, csak kontextus/szemantikai információ küldése távoli tárba, távoli feldolgozáshoz - 2D sziluettek kinyerése, szín detektálás, több kamerás követés fuzionálása 3
Sérülékeny emberek audio monitorozása otthoni környezetben
Szociális ritmusok, éjjeli rutinviselkedések, nappali aktivitás, ... alapvető viselkedés: lefekvés ideje, felkelés ideje, ágyban eltöltött idő, éjjeli felkelések száma és hossza, nyugtalansági mérőszámok, ... Tactex BEDsensor™ matrac alatti nyomásmérő, 24h monitorozás alvásjellemzők - aktigráfia: ca. 1970, labor alvásmérések kiegészítése, testmozgás és alvási ciklus megfeleltetése (páciens jellemzése, kezelés megítélése, ...) alvás hatékonysága (fekvés %? alvás) elalvási látencia (lefekvés után mikor alszik el) teljes alvásidő elalvás utáni ébrenléti idő felébredések száma alvás alatt felkelések száma alvás alatt
4.4 Szenzorok hálózatok - több szenzor –
jobb! (megbízhatóbb kontextus, szenzor fúzió szükségessége) pontosabb és megbízhatóbb ADL riasztás
- több ADL - olyan kontextus, amelyben a vészhelyzetek nehezen ismerhetők fel (nem kellően szelektív a vészhelyzetekre nézve) Pl. olvasás, pihenés, ... könnyen takar komoly eü problémát (páciens megszokott időben, kedvenc széken, nem csinál semmit, ...) akkor, amikor olvasni szokott – a rosszullétét hogyan detektáljuk hatékonyan? eltérés a normálistól, ami hosszú ideig nehezen detektálható (ha hosszabb ideig ül, de akkor késve riasztunk) - megoldás: további szenzorok beiktatása (panic button, kis mozdulatok hiánya, ...), - fúzió más szenzorokkal (pl. egész szobára kiterjedő: ágy, szőnyeg, székláb, ... nyomásszenzorok fúziója, ...) Lehetséges szenzor fúziók
4
Fúzió helye - szenzor közeli kevesebb berendezés, okosabb szenzorok, rejtett konnektivitás, nagyobb energiahasználat - központ (kontextus alkusz) közeli komplexitás csökkenés, költségcsökkenés, konnektivitás problémás lehet - hibrid sémák Fúzió és a szenzorkiesés konzekvenciái - 24h működés - folyamatos fúzió és kontextus építés - ADL folyamatos felismerése evidencia alapú, mindenkori evidencia súlya szenzor design, Fault Tolerant technikák szenzor redundancia, alternatíva ember, mint vésztartalék szenzor: „felfedezése”, „megcímzése”, „értékelése”, ... Szenzorhálózatok lokális ad hoc - ... lokális célorientáltan fejlesztett – Smart House (Siemens, Phillips, ...) - általános rendeltetésű (szenzor hálózatok, intelligens mótok, ...) globális adhoc – Sensor Web Műszaki kihívások: - ad hoc telepítés: telepítés területén infrastruktúra általában nincs, pl. erdőben – repülőből - csomópont feladata a konnektivitás és az adatdisztribúció azonosítása - magára hagyott üzemelés: telepítés után emberi beavatkozás nincs, csomópont felelőssége átkonfigurálás változások esetén. - nem felügyelt: nincsenek rákötve energiaforrásokra, véges energiakészlet. optimális energia felhasználás: processzálás (kevesebb), kommunikáció (több), kommunikáció minimalizálása 5
- dinamikus környezet: adaptáció változó konnektivitáshoz (pl. új csomópontok megjelenése, csomópontok kiesés), változó környezeti behatásokhoz. szenzor hálózat életében a legfontosabb energiafogyasztás elem, szegényes erőforrások (méret, költség, ...) energiatudatosság (energy awareness): design és üzemeltetés egy csomópont (saját feladat + router!) csoport teljes hálózat lokalizálás (szenzor térbeli koordinátainak a meghatározása) GPS külső térben, drága (kicsi olcsó szenzorok), akadályok (sűrű lombozat, ...) rekurzív trilateration/ multilateration módszerek egyes csomópontok (hierarchia felső szintje) ismert lokációjúak periodikus irányleadók, más csomópontok kiszámítják a pozíciójukat
6
