風風風的部落格

(本文轉載:工研院資通所)

近年來，提升智慧家庭的舒適度逐漸受到各國研究人員所重視，因此，如何透過活動辨識的結果來啟動貼心服務乃成為一重要的研究議題，並可藉此提升舒適度。所以，活動辨識的準確性將攸關居家服務提供的品質。另外，居家環境與一般實驗室截然不同，使用者在家裡傾向不要隨身攜帶任何感測裝置，因此將無線感測器佈建在現有居家環境中來進行相關資訊的收集也漸漸成為一趨勢，如此可較自然地從中判讀居民的各項重要資訊。以居家照護為例，在人力與資源上的消耗往往非常可觀，若能有效的對室溫、溼度與病患體溫、血壓以及活動等進行監控，透過舒適度評估來自動對環境進行調整，並搭配遠距健康照護，不僅可降低所需的人力與資源，還可以提升醫療照護品質。 由於居家環境與居民背景的特異性，一般需要專業人員先進行感測器佈建並透過初步資訊收集來建立的活動辨識系統，一旦活動辨識模型建立完成，系統上線後便能透過辨識結果來啟動居家服務。此方法一開始或許可以運作正常，但是，由於一開始所收集的資訊多半不足，加上居家環境可能會隨時間發生變遷，因此會導致後續服務提供發生錯誤，並降低居民對系統的不信任感。因此，一個好的活動辨識系統需要持續不斷地收集感測資料來更新辨識模型，更可透過長期且大量的資料收集來改善辨識系統的運作效能。本計畫擬將沿用FY98的平台架構，但採用雲端運算技術將感測資料上傳至雲端，透過雲端技術的優勢，可以有效進行大量資料的分散處理、長期模式分析以及大量資訊儲存與維護，有效降低居家端處理、維護以及儲存之成本，因此可不需要額外採購大量儲存與運算設備即可善用大量感測資訊。家庭端的推論部分亦可透過雲端所歸結的辨識結果來修正現有辨識模型，以維持活動辨識以及服務提供的效能並藉此改善居民對智慧家庭的親身體驗以及系統的實用性。