Effiziente Erkennung von Aktivitäten mehrerer Personen in einem Smart Home durch generative Bewohnertrennung und Mehrfachklassifizierung

Grunnleggende konsepter

Dieses Papier präsentiert zwei Modelle zur Lösung des Problems der Mehrbewohner-Aktivitätserkennung unter Verwendung von Umgebungssensoren in einem Zuhause. Das erste Modell, Seq2Res, verwendet einen sequenzgenerierenden Ansatz, um Sensordereignisse von verschiedenen Bewohnern zu trennen. Das zweite Modell, BiGRU+Q2L, verwendet einen Query2Label-Mehrfachklassifizierer, um mehrere Aktivitäten gleichzeitig vorherzusagen. Die Leistung dieser Modelle wird in verschiedenen experimentellen Szenarien mit einem state-of-the-art-Datensatz von zwei Bewohnern in einem mit Umgebungssensoren ausgestatteten Zuhause verglichen.

Sammendrag

Die Studie präsentiert zwei Modelle zur Mehrbewohner-Aktivitätserkennung in einem Smart Home:

Seq2Res-Modell für Bewohnertrennung:

• Verwendet einen Sequence-to-Sequence-Ansatz, um die gesamte Sensorsequenz zu modellieren und darauf basierend getrennte Sequenzen für jeden Bewohner zu generieren.
• Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die Sensordereignisse einzeln Bewohnern zuweisen, kann Seq2Res den Kontext der gesamten Eingabesequenz berücksichtigen.
• Seq2Res erreicht eine durchschnittliche BLEU-Punktzahl von 0.6385 bei der Bewohnertrennung, was besser ist als der Vergleichsansatz SMRT.

BiGRU+Q2L-Modell für Mehrfachklassifizierung:

• Verwendet ein BiGRU-Modell zur Merkmalsextraktion aus den Sensorereignissequenzen.
• Setzt dann einen Query2Label-Klassifizierer ein, um Korrelationen zwischen Aktivitätsklassen und wichtige sequenzspezifische Merkmale zu lernen.
• BiGRU+Q2L erzielt bessere Leistung als ein einfaches BiGRU+BN-Modell und ein komplexeres TransBiGRU-Modell.

Kombination der Modelle:

• Die beiden Ansätze können in einem zweistufigen Modell kombiniert werden, bei dem zuerst die Bewohnertrennung mit Seq2Res und dann die Aktivitätserkennung mit BiGRU+Q2L durchgeführt wird.
• Die Experimente zeigen, dass eine perfekte Bewohnertrennung die Aktivitätserkennung deutlich verbessern kann, die Fehler bei der Bewohnertrennung durch Seq2Res jedoch die Leistung beeinträchtigen.

Statistikk

Die Aktivität "Couch und Tisch umstellen" und "Auf der Couch lesen (Benutzer B)" haben BLEU-Werte unter 0.5, da sich die Trajektorien der beiden Bewohner stark überschneiden.
Aktivitäten wie "Medikamentendispenser auffüllen" und "Kleidung aufhängen" haben BLEU-Werte von etwa 0.8, da sie an entgegengesetzten Seiten des Hauses stattfinden und sich die Trajektorien kaum überschneiden.

Sitater

"Bestehende Methoden zur Bewohnertrennung bestimmen die Zugehörigkeit des nächsten Sensordereignisses basierend nur auf dem Zustand des Bewohners im vorherigen Zeitschritt. Diese Methoden übersehen nicht nur Kontextinformationen auf längere Sicht, sondern können auch zu einer Fehlerakkumulation führen."
"Im Gegensatz zu früheren Ansätzen verwendet ein generativer Ansatz, um eine von mehreren Personen ausgelöste Sensorereignissequenz in getrennte Ereignissequenzen für jeden Bewohner 'zu übersetzen'."

Viktige innsikter hentet fra

Generative Resident Separation and Multi-label Classification for Multi-person Activity Recognition

by Xi Chen (LIG... klokken arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07245.pdf

Dypere Spørsmål

Wie könnte man die Leistung des Seq2Res-Modells bei der Bewohnertrennung weiter verbessern, um die Aktivitätserkennung stärker zu unterstützen

Um die Leistung des Seq2Res-Modells bei der Bewohnertrennung zu verbessern und die Aktivitätserkennung zu unterstützen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden.

Verbesserung der Generierungsalgorithmen: Durch die Implementierung fortschrittlicherer Generierungsalgorithmen, die eine bessere Berücksichtigung von Kontextinformationen ermöglichen, könnte die Qualität der generierten Sequenzen verbessert werden. Dies könnte dazu beitragen, Fehler wie Wiederholungen, Auslassungen und Unordnung in den generierten Sequenzen zu reduzieren.

Integration von Feedback-Mechanismen: Die Integration von Feedback-Mechanismen in das Modell könnte dazu beitragen, die Generierungsgenauigkeit zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von Rückmeldungen zu den generierten Sequenzen könnte das Modell lernen, seine Fehler zu korrigieren und präzisere Trennungen zwischen den Bewohnern vorzunehmen.

Berücksichtigung von Kontextinformationen: Eine tiefere Integration von Kontextinformationen in das Modell könnte dazu beitragen, die Bewohnertrennung zu verbessern. Indem das Modell nicht nur die aktuellen Sensorereignisse, sondern auch vergangene Ereignisse und Verhaltensmuster der Bewohner berücksichtigt, könnte es präzisere Trennungen vornehmen.

Welche zusätzlichen Informationsquellen könnten neben den Sensordaten verwendet werden, um die Korrelationen zwischen Aktivitäten und Bewohnern besser zu modellieren

Zusätzlich zu den Sensordaten könnten weitere Informationsquellen genutzt werden, um die Korrelationen zwischen Aktivitäten und Bewohnern besser zu modellieren.

Videoüberwachung: Die Integration von Videoüberwachungsdaten könnte es ermöglichen, visuelle Hinweise auf die Aktivitäten der Bewohner zu erhalten. Durch die Kombination von Video- und Sensordaten könnten genauere Modelle zur Aktivitätserkennung erstellt werden.

Sprachdaten: Die Analyse von Sprachdaten könnte weitere Einblicke in die Interaktionen und Aktivitäten der Bewohner bieten. Durch die Verarbeitung von Sprachbefehlen oder Gesprächen könnten die Modelle besser verstehen, welche Aktivitäten von welchen Bewohnern durchgeführt werden.

Wearables: Die Integration von Wearables wie Smartwatches oder Fitnesstrackern könnte zusätzliche Informationen über die Bewegungsmuster und Gesundheitsdaten der Bewohner liefern. Diese Daten könnten dazu beitragen, die Aktivitätserkennung zu verfeinern und die Bewohnertrennung zu verbessern.

Wie könnte man die Mehrbewohner-Aktivitätserkennung auf Szenarien mit mehr als zwei Bewohnern erweitern

Die Erweiterung der Mehrbewohner-Aktivitätserkennung auf Szenarien mit mehr als zwei Bewohnern erfordert spezifische Anpassungen und Erweiterungen der bestehenden Modelle.

Erweiterte Bewohnertrennung: Für Szenarien mit mehr als zwei Bewohnern müssten die Bewohnertrennungsmodelle angepasst werden, um die Identifizierung und Trennung mehrerer Bewohner zu ermöglichen. Hierbei könnten fortschrittlichere Algorithmen zur Generierung von separaten Sequenzen für jeden Bewohner eingesetzt werden.

Komplexere Klassifikationsmodelle: Die Aktivitätserkennungsmodelle müssten auf die Erkennung von Aktivitäten mehrerer Bewohner gleichzeitig ausgelegt sein. Dies erfordert die Entwicklung von komplexeren Multi-Label-Klassifikationsmodellen, die die Interaktionen und Aktivitäten aller Bewohner im Haushalt berücksichtigen können.

Integration zusätzlicher Sensordaten: Mit mehr Bewohnern im Haushalt könnten zusätzliche Sensordatenquellen erforderlich sein, um eine umfassende Erfassung der Aktivitäten und Interaktionen zu gewährleisten. Die Integration von Daten aus verschiedenen Sensoren und Quellen könnte dazu beitragen, ein ganzheitliches Bild der Aktivitäten im Haushalt zu erhalten.