Lernen eines ADL-Tagesprofils menschlichen Verhaltens mittels hierarchisch aufgebautem Markov Modell

Inhalt:
In Zeiten des demographischen Wandels wird der Wunsch nach mehr Sicherheit in den eigenen vier Wänden immer größer. Vor allem die älteren, oft allein lebenden Senioren wünschen sich länger und mit mehr Sicherheit und Selbstbestimmung in ihrer gewohnten Umgebung verweilen zu können. Dafür soll in diesem Artikel ein Ansatz vorgestellt werden, der es ermöglicht, das Tagesprofil eines Menschen innerhalb seiner Wohnung zu erlernen und wieder zu erkennen. Ein hierarchisches Modell soll es ermöglichen das normale Verhalten einer Person von kritischem zu unterscheiden, um dann Alarmmeldungen an Dritte weiterleiten zu können. Dazu werden Signale verschiedener Sensoren als Ereignisströme verarbeitet und in einer Lernphase zu einem menschenlesbaren Semi Markov Modell umgewandelt. Im Anschluss daran sollen die Aktivitäten des täglichen Lebens aus dem erlernten Modell abgeleitet und in ein hierarchisches Markov Modell für die Anwendungsphase transformiert werden, um dieses Modell in der Anwendungsphase als Referenz gegen die aktuellen Messdaten auf unnormales Verhalten des Bewohners zu testen.