Masterarbeit

Ambient Assisted Living – das mitdenkende Haus. Entwicklung von Algorithmen zur Verhaltensdiagnose.

 

Motivation

Angehörige von allein lebenden Menschen kennen die Sorge: Geht es meinem Vater, meiner Mutter oder meiner Großmutter gut? Immerhin gibt es in Deutschland ca. 16 Mio. allein lebende Menschen. Dann freut man sich, nach dem wöchentlichen Telefonat die Gewissheit zu haben, dass alle gesund sind. Aber die Frage, ob in der Zwischenzeit etwas passiert, bleibt. Geht alles seinen geordneten Gang oder ändert sich etwas im Verhalten des Allein-lebenden? Ist Vater häufiger auf der Toilette als gewohnt oder öfter im Schlafzimmer? Ist so etwas der Fall, kann das ein Anzeichen von leichten bis massiven gesundheitlichen Problemen sein. Aber wie lässt sich dies feststellen, ohne die Person mit medizinischen Sensoren auszustatten? Lebt die Person bereits in einer Wohnung oder einem Haus mit vernetzter Gebäudetechnik, wie z.B. einem KNX-Hausbus, können die bestehenden Sensoren (Lichtschalter, Bewegungsmelder, Türsensoren, …) dafür verwendet werden, Änderungen im Verhalten zu erkennen und zu beurteilen.

 

Aufgabenstellung

In dieser Arbeit sollen Algoritmen entwickelt werden, mit denen Abweichungen vom Normalverhalten einer allein lebenden Person erkannt und beurteilt werden können. Dazu stehen Sensordaten von vernetzen Häusern zur Verfügung. Nach einer Signalvorverarbeitung, Merkmals-extraktion, ggf. –reduktion und Klassifikation soll als Ergebnis eine „Ampel-ähnliche“ Aussage wie „Person verhält sich normal“, „Abeichungen festgestellt“ oder „starke Abweichungen vom Normalverhalten“ ausgegeben werden. Am Ende der Arbeit werden Sie mit Ihrem entwickelten System Tests in echter Umgebung durchführen.

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