Ergebnisse des AAL Projektes PAMAP – Physical Activity Monitoring for Aging People
Gabriele Bleser, Attila Reiss, Daniel Steffen, Markus Weber, Didier Stricker
Tech Report

Abstract:

Innerhalb des europäischen AAL Rahmenprojektes PAMAP wurde ein Sensor-basiertes Aktivitäts-Monitoring-System für ältere Menschen entwickelt. Dieses System richtet sich sowohl an gesunde, als auch an eingeschränkte Menschen und kann sowohl in einer klinischen Umgebung oder speziellen Strukturen, als auch im alltäglichen häuslichen Bereich zum Zweck der Prävention und der Rehabilitation eingesetzt werden. Innerhalb dieses Rahmenprojektes hat das DFKI konkret entsprechende Aktivitäts-Monitoring-Verfahren mittels körpergetragener Sensorik (hauptsächlich inertiale Messeinheiten (IMUs)) und interaktive Visualisierungen der Auswertungsergebnisse, insbesondere während der Ausführung körperlicher Aktivitäten, das heißt in einem Echtzeit-Kontext, erforscht und entwickelt. Gegenüber existierenden Monitoring-Systemen bietet das finale System höhere Flexibilität, Präzision und Funktionalität. Es erlaubt die überwachung allgemeiner Aktivitätsparameter sowie die überwachung und Unterstützung spezifischer übungen mit einem Echtzeit-Feedback. Letztere Komponente basiert auf einem generischen Konzept, bei dem übungen eingelernt und so personalisiert unterstützt werden können. Die wissenschaftliche und technologische Basis des Systems besteht aus Methoden des maschinellen Lernens und der Klassifikation, stochastischen Modellen und Methoden der Mustererkennung sowie Methoden der modellbasierten Sensorfusion.

Keywords:

Aktivitäts-Monitoring, Inertialsensoren, Bewegungerfassung, Mustererkennung, Bewegungsanalyse, Visualisierung, physische Aktivität, Kräftigungsübungen

Ergebnisse des AAL Projektes PAMAP – Physical Activity Monitoring for Aging People
(Hrsg.)
Tech Report

Abstract:

Innerhalb des europäischen AAL Rahmenprojektes PAMAP wurde ein Sensor-basiertes Aktivitäts-Monitoring-System für ältere Menschen entwickelt. Dieses System richtet sich sowohl an gesunde, als auch an eingeschränkte Menschen und kann sowohl in einer klinischen Umgebung oder speziellen Strukturen, als auch im alltäglichen häuslichen Bereich zum Zweck der Prävention und der Rehabilitation eingesetzt werden. Innerhalb dieses Rahmenprojektes hat das DFKI konkret entsprechende Aktivitäts-Monitoring-Verfahren mittels körpergetragener Sensorik (hauptsächlich inertiale Messeinheiten (IMUs)) und interaktive Visualisierungen der Auswertungsergebnisse, insbesondere während der Ausführung körperlicher Aktivitäten, das heißt in einem Echtzeit-Kontext, erforscht und entwickelt. Gegenüber existierenden Monitoring-Systemen bietet das finale System höhere Flexibilität, Präzision und Funktionalität. Es erlaubt die überwachung allgemeiner Aktivitätsparameter sowie die überwachung und Unterstützung spezifischer übungen mit einem Echtzeit-Feedback. Letztere Komponente basiert auf einem generischen Konzept, bei dem übungen eingelernt und so personalisiert unterstützt werden können. Die wissenschaftliche und technologische Basis des Systems besteht aus Methoden des maschinellen Lernens und der Klassifikation, stochastischen Modellen und Methoden der Mustererkennung sowie Methoden der modellbasierten Sensorfusion.

Keywords:

Aktivitäts-Monitoring, Inertialsensoren, Bewegungerfassung, Mustererkennung, Bewegungsanalyse, Visualisierung, physische Aktivität, Kräftigungsübungen