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Research Profile
Research Projects
Project authority
Lehre
Forschung
Organisation
AdapTive scenario recogniTion for Emergency and Need Detection
15.03.2009 - 14.03.2012
Research funding project
Im Rahmen des Projekts ATTEND wird ein System entwickelt, das die Zeitspanne der selbstständigen Lebensführung alter Menschen in den eigenen vier Wänden verlängern helfen soll. Das System ist ein intelligentes, lernfähiges Netzwerk von Sensoren, die in der Wohnumgebung installiert werden und die Aktivitäten des Bewohners möglichst gut erfassen sollen. Dabei wird darauf Wert gelegt, dass die Sensoren unabhängig und möglichst unsichtbar vom Bewohner arbeiten und auch die Privatsphäre des Bewohners geschützt bliebt. ATTEND lernt die normalen Verhaltensmuster der Person, so dass bei erkannten gefährlichen Situationen automatisch ein Alarmplan (z. B.: nachfragen, Nachbar alarmieren, externe Einrichtungen anrufen) abgearbeitet werden kann. Das System soll den Komfort, die Sicherheit und die soziale Integration des Kunden erhöhen und im Idealfall auch bei der frühzeitigen Erkennung auftretender medizinischer Probleme helfen. Im Ernstfall kann das System über lokale oder externe Schnittstellen primäre und sekundäre Betreuung kontaktieren (Familie, Nachbar, Betreuungsperson). Großer Wert bei der Entwicklung wird auf minimalen Installations- und Wartungsaufwand gelegt. In späteren Ausbaustufen soll solch ein System wie ein ¿Butler¿ im Hintergrund tätig sein und nur ¿ je nachdem, wie gut der Butler ist ¿ von sich aus in unterschiedlichsten Situationen aktiv werden. ATTEND soll auf bewährten Technologien der Gebäudeautomation und Sensortechnologie aufbauen, um mit sparsamem Einsatz der Mittel zu einem produktnahen Prototyp zu kommen. Dadurch soll die Entwicklung schnell und kostengünstig erfolgen, sowie das Produkt später über bewährte Kanäle vertrieben werden können. Das Projekt ist auf die Zielgruppe der alten Menschen fokussiert, deren Anforderungen schon bei der Erhebung der Betriebskriterien erarbeitet werden. Schon erhobene Ergebnisse in Studien werden berücksichtigt, um optimal vorbereitet und zielstrebig an die Entwicklung herangehen zu können.
People
Project leader
Dietmar Bruckner
(E384)
Project personnel
Guo Qing Yin
(E384)
Institute
E384 - Institut für Computertechnik
Förderungmittel
FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH (National)
Bereich Thematisches Programm
Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG)
Spezifisches Programm benefit
Research focus
Distributed and Parallel Systems: 40%
Computer Engineering: 20%
Cognitive and adaptive Automation and Robotics: 25%
Sensor Systems: 5%
Computational Intelligence: 10%
Keywords
German
English
Symbolische Datenverarbeitung
symbolic data processing
Sensornetzwerk
sensor network
Ambient Assisted Living
Ambient Assisted Living
maschinelles Lernen
machine learning
Sensorfusion
sensor fusion
Publications
Publications