MERCEDES 2.0: Sistema de reconocimiento de actividades en entornos de multiocupación

Resumen

En este trabajo presentamos un modelo inteligente para discriminar la activación de sensores en entornos multiocupación basados en la interacción de proximidad. Los métodos actuales de localización en interiores y basados en la proximidad permiten estimar las posiciones o zonas donde los habitantes realizan sus actividades humanas cotidianas con cierta precisión, pero con alta incertidumbre.
En este trabajo se modela la relación espacio-temporal entre la ubicación y las activaciones de los sensores para generar una matriz de interacción de sensores por cada habitante. Esto permite reconocer las actividades de los usuarios de forma individual reduciendo la complejidad del problema de ocupación múltiple.
En primer lugar, el sistema permite determina varias áreas de localización por cada zona de interacción con los dispositivos. La intersección entre las áreas de localización de los dispositivos y las áreas de los usuarios permiten describir diferentes semánticas para
discriminar la activación de sensores por cada habitante:
- Interacción de múltiples usuarios, en la que varios usuarios pueden haber interactuado con el dispositivo.
- Interacción exclusivamente monousuario, en la que sólo un usuario puede haber interactuado con el dispositivo
El estudio de caso se llevó a cabo en una cocina en la que dos habitantes (un hombre de 71 años y una mujer de 70) realizan sus actividades cotidianas en un espacio vital ordinario. La interacción de los dos adultos con los electrodomésticos y el mobiliario de la
cocina (cubertería, frigorífico, microondas y utensilios de cocina) se monitorizó mediante sensores UWB (banda ultraancha) y ambientales durante dos días. La ubicación de los habitantes se rastreó mediante la tecnología de sensor de proximidad basada en UWB y radar mmWave y la interacción de sensores binarios con dispositivos Aquara de apertura.