CN111683586A - 监测对象的活动 - Google Patents
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Abstract
用于监测对象的概念采用:第一传感器输出信号,其表示检测到的空气压力;以及第二传感器输出信号,其表示以下中的至少一项的检测到的性质:对象;以及环境。基于第一传感器输出信号和第二传感器输出信号来确定对象的穿衣活动。例如,关于对象的穿衣活动的信息能够对评估对象的身体能力和/或心理能力的目的有用。
Description
技术领域
本发明涉及监测对象的活动,并且尤其涉及监测对象的穿衣活动。
背景技术
评估或监测对象的健康状况、身体能力、心理能力或伤后、住院和处置后的恢复情况在许多医学分支中是首要关注问题,包括老年医学、康复和物理治疗、神经病学和骨科、护理和老年护理。
调查已经发现,个体的功能能力实际上是环境特异的,因为当对象处于熟悉的环境中时由于减少的混乱,功能增加。而且,功能的一次性评估不允许评估一天或几天的过程中功能性能的变化,也不允许评估对确定功能丧失后某些临床服务和处置(诸如,康复)的足够性而言重要的变化。
因此,存在共识,优选地评估或监测对象在家中或熟悉的环境中的独立功能。
独立功能的水平通常由日常生活活动(ADL)被执行的质量指示。ADL是指人在一天期间执行的最常见的活动。因此,ADL的降低的质量能够是需要护理的指示符。例如,一个或多个ADL的规则执行的异常可以用作针对特别注意的警告。
已经开发了在个体独立生活在其自己家中或周围熟悉的环境内时监测其ADL的设备和系统。例如,用于检测对象系统的日常生活的活动的一种这样的已知系统包括三个主要部件:(i)收集关于对象的活动和行为的信息的传感器系统;(ii)解释传感器信号以确定ADL行为的智能(或信息处理)系统;以及(iii)用户接口系统,其使得护理提供者能够检查解释的(经处理的)信息。智能系统通常利用本领域已知为人工智能的计算技术。
然而,实际上,主要困难通过在实际护理情况下会发生的各种各样的变化而被遇到。由于具有在日常生活中会发生的许多可能的情况、状况、环境布局和背景,因此通常采用许多传感器来尝试捕获关于对象的活动和/或环境的足够信息,以识别特定活动。然而,这通常增加复杂性和/或成本,因此可能是不期望的。
已经提出潜在地对监测对象有用的ADL是穿衣(和/或脱衣)的活动。例如,已经提出,穿衣的活动可以提供关于被监测的对象的行为的有用信息,并且穿衣(或脱衣)活动中的不规则性能够指示可能需要某种形式的协助和监督帮助。而且,穿衣(或脱衣)活动的定时可以指示健康状况。
然而,目前不存在足够的方法来监测对象的穿衣活动。例如,当前提出的一种方法采用附接到衣物的射频识别(RFID)标签,但是这要求这种标签是可洗的并应用于许多不同的衣物。此外,需要RFID读取器来检测对象是否正在穿/脱具有这种RFID标签的衣物,并且这应该排除衣物的其他活动(例如,诸如洗涤或熨烫)。提出的另一种方法依赖于捕获和处理被监测的对象的图像/视频,但是这可能是高度侵入性的并且限于特定位置。
发明内容
本发明旨在至少部分地满足上述需求。为此,本发明提供了如独立权利要求中所定义的设备、系统和方法。从属权利要求提供了有利的实施方式。
提供了一种用于监测环境内对象的活动的系统。该系统包括信号接口,该信号接口适于接收:第一传感器输出信号,其表示检测到的空气压力;以及第二传感器输出信号,其表示以下中的至少一项的检测到的性质:对象;以及环境。该系统还包括监测器单元,该监测器单元适于基于第一传感器输出信号和第二传感器输出信号来确定对象的穿衣活动。
提供了一种用于监测环境内对象的活动的系统。该系统包括:信号接口,其适于接收:第一传感器输出信号,其表示对象的周围内的检测到的空气压力,其中,第一传感器输出信号由适于由对象佩戴或携带的第一传感器提供;以及第二传感器输出信号,其表示以下中的至少一项的检测到的性质:对象;以及环境;以及监测器单元,其适于基于第一传感器输出信号和第二传感器输出信号来确定对象的穿衣活动。
实施例可以基于这样的见解:可以通过监测对象附近的空气压力来确定对象的穿衣活动(例如穿服或脱衣)。通过检测对象的身体部分处的空气压力的突然变化,可以推断出对象正在穿衣(或脱衣)。该推断可以通过来自诸如光传感器、加速度计或其他传感器的次级传感器的信号来确认或限定,该次级传感器可以检测对象或周围环境的参数的变化,其指示由对象的穿衣(或脱衣)活动引起的空气压力的变化。因此,可以根据来自两个不同传感器的信号的并发变化来检测或推断对象的穿衣活动。穿衣活动可以例如涵盖涉及穿一件或多件衣物的穿衣活动和涉及脱下一件或多件衣物的脱衣活动。因此,对穿衣活动的提及应该理解为是指穿衣活动或脱衣活动。例如,当穿上外套或进行一些其他穿衣时,对象的手腕通过袖子的移动可以通过在对象的手腕处检测到的空气压力的(短暂)增加和对象手腕处检测到的光强度的(短暂)下降两者的结合发生来检测。为此目的,包括空气压力传感器和光传感器的腕戴设备可以被提供并佩戴在被监测的对象的手腕上。因此,两个传感器信号中变化的同时发生可使穿衣事件能够与其他(非穿衣活动)动作引起的临时压力或光变化区。这样的穿衣活动可以有用为用于监测对象的一般度量。来自两个或更多传感器的信号的组合因此可以提高特异性。例如,短暂压力上升能够指示袖子移动(暗示高灵敏度)但也能够由于其他原因(暗示低特异性)。例如,已知关闭门引起空气压力的短时上升,并且因此可能混淆为袖子移动。类似考虑适用于光传感器。关门不影响光传感器。这样的信号的组合因此可以提供高灵敏度和高特异性。
仅作为示例,所提出的实施例可以包括具有两个传感器的可佩戴设备:(i)空气压力传感器和(ii)辅助传感器(例如光敏传感器或加速度计)。例如,可佩戴设备可以是具有第一(空气压力)传感器和第二(光敏)传感器的腕戴设备。可以监测来自第一传感器的信号以识别空气压力的突然变化(例如,上升)。可以监测来自第二传感器的信号的光强度的突然变化(例如,下降)。可以检测并发变化(例如,大约同时或在预定的窗口时间内发生的变化),并且然后可以生成指示并发变化的输出信号。
因此,提出的实施例可以使用来自第一空气压力传感器以及第二辅助传感器的简单信号来监测对象或周围环境的参数(即两个传感器),而不是采用大量和/或复杂的传感器布置并尝试处理复杂的传感器数据。这样的传感器中一个或多个可能已经出于其他目的而存在,例如包括入侵者检测或其他形式的ADL监测。因此,实施例可以结合预先存在、预先安装或以其他方式单独提供的传感器来实施,并且可以根据所提出的概念来接收和处理来自这种传感器的输出信号。其他实施例可以被提供有传感器(例如,在适当的传感器尚不可用的情况下)。例如,根据实施例的系统可以包括:第一传感器,其适于检测对象的周围内的空气压力并生成表示检测到的空气压力的第一传感器输出信号;以及第二传感器,其适于检测对象和环境中至少一项的性质的值,并且生成表示检测到的性质的第二传感器输出信号。因此,实施例可以包括确定穿衣活动所需的传感器,并且因此被提供为独立系统。这可以提供不需要利用预先存在的传感器进行功能、交互和/或通信的益处。因此可以提供针对目的而优化的专有和/或定制的系统。
通过范例,第二传感器可包括以下中的至少一项:相机;雷达系统;触敏表面(例如智能手表或智能手机屏幕);WiFi信号检测系统;热释电红外(PIR)传感器;全球定位系统;光传感器;温度传感器;加速度传感器(例如用于检测身体位置的移动或摆动);磁场传感器(例如,用于检测衣物中的磁体或铁磁);RFID感测布置(例如,用于检测对象的位置);压力传感器(例如用于检测对象的位置);以及摩擦电传感器(例如,用于检测接触或摩擦)。因此,实施例可以适于采用来自广泛可用并且可以已经提供为现有ADL监测系统的部分的常规传感器的信号。因此,现有传感器可以用于提供与检测和监测对象的穿衣活动有关的新的和改进的功能。
基于传感器信号中的变化、切换或转变的定时,实施例可以在不依赖于复杂和/或昂贵的传感器布置的情况下确定(例如,推断)关于对象的穿衣活动的信息,从而降低了成本。
关于对象的身体和/或精神健康的信息可以根据从空气压力传感器和(一个或多个)辅助传感器(其例如可以由对象佩戴或携带)确定的穿衣活动中推断。例如,可以定位第一传感器从而检测对象的脚踝或腿部的突然压力变化,并且可以定位第二传感器从而检测对象的脚踝或腿部的光强度。当对象穿上一条裤子时,可以根据来自第一传感器和第二传感器的信号确定空气压力和光强度的同时变化。基于同时或同步感测到的空气压力和光强度的变化,可以推断对象正在穿衣(例如穿上裤子)。以这种方式,没有额外的传感器和/或监测器(例如RFID传感器或视频捕获设备等)能够被需要以便确定对象的穿衣活动。而且,在一些实施例中,可能不需要知道或假定穿衣活动的确切形式。代替地,简单地观察穿衣活动或转变时间的发生可能是足够的,因为可以监测这种发生以便检测变化(例如,频率的增加或减少),并且据此推断穿衣活动的变化。这也可以提供降低复杂度的优点。
实施例因此可以以非介入方式(例如,不需要摄像机系统)提供关于对象的穿衣活动的信息。关于对象的穿衣活动的此类信息可能对评估对象的身体和/或心理能力的目的有用。例如,已经报告遵守穿衣的模式或时间表是健康的一般/总结指示符,其中,非预期和/或不寻常的穿衣活动可以指示心理或身体问题。
通过示例,实施例可以扩展为提供关于若干发生的穿衣活动的信息。因此,可以建立穿衣时间的矩阵或表格,并且这可以用于在延长的时间段内以改进的准确性和/或灵活性来监测穿衣活动。
监测器单元可以适于基于由第一传感器输出信号和第二传感器输出信号表示的检测值的变化的定时的比较来确定对象的穿衣活动。
为此目的,传感器输出信号可以包括时间戳或其他时间指示值,其可以用于指示感测/检测到值(或值的变化)的相关联的时间。这能够具有应付来自传感器的信号的传输或接收的任何延迟的优点。
在一些实施例中,信号接口还可以适于接收第三传感器输出信号,该第三传感器输出信号表示以下中的至少一项的检测到的另外的性质:对象;以及环境。而且,监测器单元然后还可以适于基于第三传感器输出信号来确定与对象的所确定的穿衣活动有关的补充信息。第三传感器输出信号可以例如用于提供关于确定的穿衣活动的另外的信息。这样的额外信息也可以用于限定或改善所确定的穿衣活动。例如,来自温度传感器的指示检测到的温度的下降的信号可以用于推断对象已穿上一件外套(例如大衣)并冒险出门(由于检测到温度的突然下降)。通过另外的示例,可以使用来自PIR传感器的信号来识别对象在特定的房间或区域内,并且由此可以推断衣物(例如,卧室中的穿衣活动的检测可能意味着正常衣服,例如衬衫、上衣或裤子,而在走廊中穿衣活动的检测可能意味着一件外套,例如大衣)。
在提出的实施例中,监测器单元还可以适于基于对象的所确定的穿衣活动和与该对象的一项或多项先前确定的穿衣活动有关的历史数据来确定对象的穿衣活动的趋势或模式。
因此,可以提出一种通过识别对象的穿衣活动趋势来监测对象的身体或心理能力的概念。通过使用当前感测或确定的穿衣活动以及先前确定的穿衣活动,可以识别穿衣活动的趋势、模式、变化或漂移(或其性质)。例如,通过检测所检测的穿衣活动随时间的一致变化或模式,可以推断对象的穿衣活动(以及因此身体或心理能力)的趋势,并且由此可以确定当前和/或将来的护理/帮助/协助。因此,可以提出一种基于当前和历史的穿衣活动来确定对象的能力或活动的趋势的概念。例如,对象的穿衣活动的确定的模式可以用于推断对象的身体或心理能力,并且这可以在延长的时间段内(例如数小时、数天、数周、数月或数年)进行多次,从而使能随时间监控对象的身体或心理能力。
因此可以推断出对象的身体和/或心理能力的趋势,而无需在被监测的环境内采用复杂和/或昂贵的传感器布置。这可以帮助减少监测系统的相关联的成本和/或复杂性。例如,实施例可以减轻在衣物中采用RFID标签并将RFID传感器布置在专用或确切位置的需求。例如,实施例可以代替地聚焦于在穿衣活动的发生中的趋势或模式,而不是聚焦于获得针对穿衣活动的单个实例的精确或准确的测量结果。
因此,实施例可以通过分析穿衣活动的检测到的发生的定时并推断检测到的发生中的趋势或模式来使能监测对象的身体能力。例如,(脱)穿衣的时间可以以时间序列存储。可以评估时间以查看其是否“正常”,其中,正常能够是用户相关的。例如,一天间的时间段可以被识别为对象正常穿衣和/或脱衣时。因此,可以检查检测到的穿衣活动,以查看它们是否在该时间间隔内发生。类似地,当在预定时间间隔内未检测到穿衣活动的发生时,可以生成警报信号以指示尚未检测到预期的穿衣活动。
在一些实施例中,监测器单元还可以适于检测所确定的趋势或模式中的不规则或异常。例如,监测器单元可以适于基于所确定的趋势或模式与阈值的比较来检测不规则性。例如,这可以提供以下优点:如果对象在不寻常的时间穿衣,或者未能在预期时间时、之前或之后(并且潜在与例如其他活动(如洗澡或进食)相结合)穿衣,指示该对象已经不适,则可以给出警报。通过示例,在一些实施例中,可以基于以下中的至少一项来确定阈值:对象的穿衣活动的一个或多个先前确定的发生;以及对象的穿衣活动的值的一个或多个先前确定的变化。
为了检测不规则或异常,监测器单元可以将确定的趋势与阈值进行比较。例如,监测器单元可以采用数据处理单元,该数据处理单元将所确定的趋势与阈值进行比较,并且如果所确定的趋势超过阈值,则然后生成警报信号。阈值可以被预先编程并固定,但是使阈值能够通过用户偏好来设置可能是优选的。
实施例可以例如促进对对象的潜在游荡的检测,并且这样的检测到的事件可以被用于发出警报(例如,向护理人员或医学专业人员)。患有精神(认知)下降的对象(例如由于其受到阿兹海默氏病的影响)能够无人陪伴地离开家。由于其疾病,如果没有监督,则这种游荡可能是不希望的。因此,提出的实施例可以解决检测游荡(例如离开房屋)的需要。例如,检测穿衣活动(诸如穿上大衣)可以用作指示游荡检测系统的游荡的特性。
实施例还可以包括用户输入接口,该用户输入接口适于接收用于定义或修改一个或多个警报状况的用户输入,并且监测器单元可以适于基于所确定的趋势或模式以及一个或多个警报状况来生成警报输出信号。
此外,阈值可以基于对象的穿衣活动的先前确定的值和/或对象的穿衣活动的先前确定的趋势或模式。例如,可以基于以下中的至少一项来确定阈值:对象的穿衣活动的一个或多个先前检测值;以及对象的穿衣活动的值的一个或多个先前确定的变化。换句话说,可以通过考虑检测值的历史和/或穿衣活动的值的变化的历史来定义阈值,使得可以将其用于识别异常值或异常。
在系统的另外的实施例中,监测器单元还可以适于将对象的所确定的穿衣活动存储在活动数据库中。因此,先前确定的值可以例如存储在历史数据库中,并且然后用于后续计算中。此外,当前确定的穿衣活动可以用于重新计算或改善先前确定的趋势或模式。
因此,可以存储对象的穿衣活动的模式。这种模式的移位可能指示对象需要帮助。例如,由于增加的身体困难,对象能够开始比正常晚穿衣,并且这可以从被监测对象的穿衣时间的趋势中推断。
监测器单元还可以适于检测活动数据库中的不规则或异常。例如,通过将时间/日期信息添加到所确定的穿衣活动的实例,可以确定所确定的实例之间的持续时间。利用时间/日期信息,可以确定穿衣活动的频率或定时。例如,穿衣活动的频率可以是“每天两次”或“每周14次”。然后,活动数据库中的不规则性例如可以是穿衣活动的频率已经显著降低(或增加)。例如,可以使用来自活动概况的数据来确定穿衣活动的实例发生的平均次数。当穿衣活动的发生次数小于平均时,这指示存在不规则性。
在另外的实施例中,监测器单元还可以被布置为响应于检测到的不规则性而生成警告信号。例如,不规则性可以指示对象需要帮助和/或建议对象开始进行锻炼以改进身体状况。在另外的示例中,可以由系统建议医学从业者、护理提供者、家庭成员或近亲(使用警报信号)来拜访对象。在另外的实施例中,警告信号可以被提供给对象他/她自己。例如,警告信号可以是建议对象服用某种药物的反馈信号。
实施例可以适于向以下中的至少一项提供生成的警报或警告信号:医学从业者;以及护理提供者。
实施例还可以适于基于对象的所确定的穿衣活动来生成用于修改图形元素的显示控制信号,并且该系统还可以包括:显示系统,其适于根据所生成的显示控制信号来显示图形元素。以这种方式,用户(诸如护理提供者)可以具有适当布置的显示系统,其可以接收和显示关于所监测的对象的确定的穿衣活动的信息,并且该对象可以远离用户定位。因此,实施例可以使用户能够使用诸如膝上型计算机、平板计算机、移动电话、PDA等的便携式显示设备来远程监测对象。
将意识到,根据实施例的系统的全部或部分可以包括一个或多个数据/信号处理单元。例如,监测器单元可以使用单个处理器来实施,该单个处理器适于进行数据处理以便确定对象的穿衣活动(基于来自两个传感器的信号)。信号处理单元可以远离传感器定位,并且由传感器发出的信号可以经由相应的通信链路被传递到信号处理单元。
该系统还可以包括:服务器设备,其包括监测器单元。因此专用数据/信号处理模块可以用于确定对象的穿衣活动从而降低处理要求或系统的其他部件或设备的能力的目的。
该系统还可以包括客户端设备,其中,该客户端设备包括监测器单元和显示系统。换句话说,用户(诸如护理提供者)可以具有适当布置的客户端设备(例如膝上型计算机、平板计算机、移动电话、PDA等),该客户端设备处理接收到的传感器信号以便确定对象的穿衣活动。
因此,处理可以被托管在与生成或发出传感器信号之处不同的位置。例如,出于功率效率的原因(例如,为了改进电池寿命),能够有利的是仅在(一个或多个)传感器位置执行处理的部分,从而降低相关联的成本、处理能力、传输要求等。
实施例还可以使处理负荷中的一些贯穿系统分布。例如,可以在传感器系统处进行预处理。备选地或额外地,可以在通信网关处进行处理。在一些实施例中,可以在远程网关或服务器处进行处理,从而放弃来自最终用户或输出设备的处理要求。处理和/或硬件的这种分布可以允许改进的维护能力(例如,通过将复杂的或昂贵的硬件集中在优选的位置)。其还可以使能根据可用的处理能力使计算负载和/或流量被设计或定位在联网系统内。优选的方法能够是在本地处理传感器信号并发送提取的数据,以在远程服务器处进行完全处理。
因此,将理解,处理能力可以根据预定的约束和/或处理资源的可用性以不同的方式贯穿系统分布。
根据本发明的另一方面,提供了一种用于监测环境内对象的活动的方法。该方法包括:获得第一传感器输出信号,其表示检测到的空气压力;获得第二传感器输出信号,其表示以下中的至少一项的检测到的性质:对象;以及环境;并且基于第一传感器输出信号和第二传感器输出信号来确定对象的穿衣活动。
根据本发明的方面,提供了一种用于监测环境内的对象的活动的方法。该方法包括:获得表示对象的周围内的检测到的空气压力的第一传感器输出信号,其中,第一传感器输出信号由适于由对象佩戴或携带的第一传感器提供;并且获得第二传感器输出信号,其表示以下中的至少一项的检测到的性质:对象;以及环境;并且基于第一传感器输出信号和第二传感器输出信号来确定对象的穿衣活动。
可以通过分析来自两个传感器的信号的变化或转变的定时来实现检测和/或监测对象的穿衣活动的非侵入性特征。来自第一空气压力传感器的信号的变化或转变可以例如指示对象穿上衣服或衣物。然后,这可以与来自第二传感器的信号的变化或转变耦合,该第二传感器检测入射光、对象的身体部分处的移动和/或接触,并因此可以提供关于对象的动作或活动的信息。可以分析第一和第二信号的变化/转变的定时,以确定其是否被链接并指示穿衣活动。
在实施例中,确定对象的穿衣活动的步骤可以包括比较由第一传感器输出信号和第二传感器输出信号表示的检测值的变化的定时。
根据本发明的又一方面,提供了一种计算机程序产品,其中,该计算机程序产品包括计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质具有实现在其上的计算机可读程序代码,该计算机可读程序代码被配置为执行提出的实施例的所有步骤。
在实施例中,可以提供一种计算机系统,其包括:根据实施例的计算机程序产品;以及一个或多个处理器,其适于通过执行所述计算机程序产品的计算机可读程序代码来执行根据实施例的方法。
在另外的方面中,本发明涉及一种计算机可读非瞬态存储介质,该计算机可读非瞬态存储介质包括指令,该指令在由处理设备执行时执行根据实施例的用于监测对象的活动的方法的步骤。
参考下文描述的(一个或多个)实施例,本发明的这些和其他方面将显而易见并且得到阐述。
附图说明
现在将参考附图详细描述根据本发明的方面的示例,其中:
图1A是根据实施例的用于监测环境内的对象的活动的系统的简化框图。
图1B图示了描绘在包含对象穿上大衣的实例的时间段内检测到的空气压力的变化对时间的曲线图。
图2是根据另一实施例的用于监测对象的系统的简化框图。
图3是根据实施例的用于监测对象的方法的流程图。
图4是实施例的一个或多个部分可以被采用的计算机的简化框图。
具体实施方式
提出了一种用于检测和/或监测环境内对象的穿衣活动的概念,这对于例如无干扰地监测对象的健康的目的可能是有用的。这样的对象可以例如包括残疾对象、老年对象、受伤对象、医学患者、人等。老年对象可以指例如50岁以上、65岁以上、70岁以上或80岁以上的对象。
说明性实施例可以在许多不同类型的监测环境中利用,例如医院、病房、疗养院、对象的家等。为了提供用于描述说明性实施例的元件和功能的背景,在下文中提供了附图,作为可以如何实施说明性实施例的方面的示例。因此,应该意识到,附图仅是示例,而不旨在主张或暗示关于可以实施本发明的方面或实施例的环境、系统或方法的任何限制。
已经认识到,在许多护理情况下,常常需要告知对象正在执行的ADL。当发生异常时,也可能需要警报。每种情况下异常的类型可以不同。一大类异常与对象的ADL例程中的反常有关。例如,高于夜间上厕所平均次数。更严重的事件形成另一类,例如对象跌倒。当要检测活动的(下降)趋势时,可能还需要进一步改善的算法。
因此,本发明的实施例旨在使得能够检测和/或监测对象的ADL,并且更具体地涉及使得能够检测和/或监测对象的穿衣活动。这可以用于生成用于警报或警告系统的警报信号,所述警报信号可以例如指示对象需要帮助。
实施例基于这样的见解:可以使用对对象的身体部分(或附近)的空气压力的突然变化的检测与对对象或周围环境的参数的变化的并发检测相结合,以推断对象的穿衣活动。此外,根据这样的穿衣活动,可以评估和/或监测对象的健康或福祉。因此,代替于采用RFID标签、摄像机和/或移动传感器并尝试对传感器数据实施复杂或计算密集的计算,提出的实施例可以直接从空气压力检测器和辅助传感器(例如光感测器或加速度计)获得(例如接收)简单信号,并且然后分析这些信号,以确定对象的穿衣活动。通过使用从两个检测器获得的简单信号,实施例可以在不依赖于复杂和/或昂贵的传感器布置的情况下确定(例如,推断)关于对象的身体健康的信息,从而降低了成本。
提出了一种概念,其根据来自空气压力传感器和辅助传感器的信号的变化或转变的定时来推断对象的穿衣活动。例如,来自佩戴在对象手腕上的第一(空气压力)传感器的信号的变化能够指示对象手臂处的情况的变化。然后,这可以与指示对象的手臂已被遮盖的来自也佩戴在用户的手腕上的第二(光)传感器的信号的变化或转变组合。来自第一传感器和第二传感器的信号的变化/转变之间经过的时间可以用于确定它们是链接的,关联的还是并发的,并且然后这可以用于推断对象穿上一件衣物是否已经引起信号的变化/转变。
因此,实施例建议使用来自空气压力传感器和辅助传感器的检测的定时。第一传感器和第二传感器的转变/改变之间的经过时间可以用于推断对象的穿衣活动。因此,可以在用于监测环境内的对象的系统中采用这种提出的速度推断系统/方法。
图1A示出了根据实施例的用于监测环境(例如,例如家庭)中的对象的活动的系统1的实施例。
在该示例中,系统1包括第一传感器4,第一传感器4适于检测对象的身体部分处的空气压力并且生成表示检测到的空气压力的第一传感器输出信号10。系统1还包括第二传感器12,第二传感器12适于检测入射在对象6的身体部分上的光的强度并且生成表示检测到的入射光的强度的第二传感器输出信号16。
第一传感器4和第二传感器12经由有线或无线连接将它们各自的传感器输出信号10、16传递到系统1的信号接口18。信号接口18因此适于经由一个或多个适当布置的通信链路从第一传感器4和第二传感器12接收传感器输出信号10、16。通过示例,无线连接可以包括短距离到中距离的通信链路。为避免疑问,短距离到中距离的通信链路应该被采取为是指具有高达约100米的范围的短距离或中距离的通信链路。在设计用于非常短的通信距离的短距离通信链路中,信号通常行进从几厘米到几米,而在设计用于短到中通信距离的中距离通信链路中,信号通常行进高达100米。短距离无线通信链路的示例是ANT+、蓝牙、低功耗蓝牙、IEEE 802.15.4、ISA100a、红外(IrDA)、ISM频段、近场通信(NFC)、RFID、6LoWPAN、UWB、无线HART、无线HD、无线USB、ZigBee。中距离通信链路的示例包括Wi-Fi、Z-Wave。
信号接口18因此适于经由一个或多个适当布置的通信链路来接收第一传感器输出信号10和第二传感器输出信号16。因此,将意识到,信号接口18可以远离被监测的对象定位。在这样的布置中,传感器信号10、16可以被传送到本地网关,该本地网关处理传感器信号和/或将传感器信号发送到远程定位的信号接口(例如,使用包括蜂窝电话的有线或无线传输)。
信号接口18将接收到的传感器输出信号10、16传递到系统1的监测器单元25。监测器单元25适于基于第一传感器输出信号10和第二传感器输出信号16来确定对象的穿衣活动。更具体地,监测器单元25通过比较由第一传感器输出信号10和第二传感器输出信号16表示的检测值的变化的定时来确定对象的穿衣活动。
通过示例,可以考虑对象穿上大衣。在这样的示例中,当对象穿上大衣时,他/她将他/她的手腕放入大衣的袖子中,并且随后将他/她的手腕移动通过袖子的纵向范围。这样做时,当手腕进入大衣的袖子时,第一传感器输出信号10将指示检测到的空气压力中的突然变化(例如,短暂增加)。例如,图1B图示了一个曲线图,该曲线图描绘了在包含对象穿上大衣的情况(例如,对象的手腕移动穿过袖子)的时间段内检测到的空气压力(由第一传感器输出信号表示)的变化对时间。
而且,第二传感器输出信号16将并发且随后指示当手腕沿着袖子内部移动时检测到的光强度的变化(例如,减小)。
更具体地,监测器单元25可以确定在以下之间经过的时间:
(i)来自第一传感器4的第一传感器输出信号10,指示检测到的空气压力的变化;以及
(ii)来自第二传感器12的第二传感器输出信号16,指示检测到的光强度的变化。
此处,要注意的是,如果将经过时间定义为与从第一传感器输出信号变化/转变的时间直到第二传感器输出信号变化/转变的时间所经过的时间有关,则转变时间可以例如在检测到空气压力的升高之前不久光强度下降的情况下具有负值。换句话说,利用相对于特定顺序(例如从第一传感器输出信号到第二传感器输出信号)定义的经过时间,获得的时间可以具有负值。因此,取决于传感器的配置和定义信号之间的时间差的方向,时间可以具有正值或负值。因此,信号变化的顺序可以取决于穿衣活动是穿衣物还是脱下衣物。顺序也可能取决于传感器安装的方式。另外,可能会安装多个光传感器;一个在“上游”,另一个在“下游”,以及它们响应的顺序(例如,变化或转变)可以实现确定穿衣或脱衣活动(例如穿衣物或脱下衣物)之间的区别。使用多个光传感器可以实现更相似的响应信号,使得可以更鲁棒地确定时间顺序。
然后可以分析在来自第一传感器输出信号10和第二传感器输出信号16的信号的变化的指示之间经过的时间的值,以便确定对象的穿衣活动。监测器单元25因此适于基于第一传感器输出信号10和第二传感器输出信号16的变化的定时来确定对象的穿衣活动。为此目的,监测器单元25可以与互联网或“云”50中可用的一个或多个数据处理资源进行通信。这样的数据处理资源可以基于所获得的传感器输出信号中转变的定时进行推断或确定对象的穿衣活动所需的处理的部分或全部。因此,实施例可以采用分布式处理原理。
监测器25还适于生成表示所监测的对象的确定的穿衣活动的输出信号75。换句话说,在确定监测的对象6的穿衣活动之后(基于从第一传感器4和第二传感器12获得的输出信号10、16,无论是否经由互联网或“云”与数据处理资源进行通信),生成表示对象的所确定的穿衣活动的输出信号75。
该系统还包括用于向一个或多个用户提供信息的图形用户接口(GUI)100。经由有线或无线连接将输出信号75提供给GUI 100。通过示例,无线连接可以包括短距离到中距离的通信链路。如图1A所指示,输出信号75从监测器单元25提供给GUI 100。然而,在系统已经经由互联网或云50利用数据处理资源的情况下,可以使输出信号经由互联网或云50可用于GUI 100。
基于输出信号75,GUI 100适于通过在GUI 100的显示区域中显示一个或多个图形元素来传达信息。以这种方式,系统可以传递关于被监测的对象的穿衣活动的信息,其有用于指示对象需要关注或估计对象何时可能预期需要帮助或关注。例如,GUI 100可以用于向医学从业者、护理提供者、家庭成员或近亲显示图形元素。备选地或另外,GUI 100可以适于向被监测的对象6显示图形元素。
因此,可以根据来自第一传感器4和第二传感器12的信号的变化或转变的相对定时来推断对象6的穿衣活动。换句话说,提出了获得和分析来自两个传感器的信号。由于这样的传感器可以很小,或者包括可以提供在可佩戴的外壳/支撑件(例如适于戴在对象的手腕或脚踝上的设备)中的传感器,因此实施例可以完全无干扰。实施例还可以适于促进其他功能,例如时间、跌倒检测、活动测量、心率测量、呼吸速率、通信(智能手表)等。因此,被监测的对象可能仅需要进行其正常活动,并且甚至可能不意识到其穿衣活动正在被检测和/或监测。
尽管在图1A和1B的实施例中,第二传感器12已经被描述为适于检测入射在对象的身体部分上的光的强度,但是应当理解,在其他实施例中,可以采用其他或额外的传感器。例如,第二传感器可以包括用于监测腕/臂移动并提供可以被分析以确认检测到的移动对于穿上大衣而言典型的移动信息的加速度计。相反,可以将加速度计提供为提供第三备选模式的第三传感器,例如,以在穿上大衣时腕戴式设备被袖子覆盖并且光传感器信号呈现输出的较小变化的情况下进行补偿。
此外,可以采用第三传感器来检测以下中的至少一项的另外的性质:对象。然后,与对象的所确定的穿衣活动有关的补充信息可以基于来自这样的第三传感器的输出信号。
例如,在第一传感器包括空气压力检测器并且第二传感器包括光传感器的情况下,包括加速度计布置的第三传感器可以用于测量步行活动(或其他活动识别功能)。这些特征可以用于与穿大衣检测组合,以还改进检测和分类准确度。例如,检测到的穿大衣事件后跟随着表示步行的加速度计信号可能会导致对对象正在游荡的推断。备选地或额外地,可以使用穿大衣检测来改进其他活动识别功能。
可以由实施例采用的另一传感器是摩擦电传感器。摩擦电传感器可以适于对传感器(例如,在腕部设备上)和衣服(例如,袖子)之间的触摸和移动(例如,摩擦)接触做出响应。这种静电的极性和强度可能根据材料而不同,从其可以推断关于衣服类型的信息。
可以采用的又一传感器是温度传感器。温度传感器可以适于测量环境温度的下降,并且因此提供可以确认对象已经穿上大衣并且现在正在外面步行的信息(例如,其中,温度突然下降与对象冒险外出到寒冷的环境有关)。
可以检测并利用以提供关于穿衣活动的信息的其他参数包括Wi-Fi信号强度和GPS位置。
根据图1的实施例的以上描述,将理解,提出了一种系统,该系统分析来自空气压力传感器和辅助传感器的信号的转变的相对定时,从而确定被监测的对象的穿衣活动。可以认为这是在短期时间尺度上(例如,实时地)提供穿衣活动检测和/或监测。这样的实施方式可以例如检测当前穿衣活动。例如,如果确定被监测的对象在不寻常的时间进行穿衣/脱衣,则可以向护理提供者提供警报信号。而且,实施例可以适于在向护理提供者提供警报信号之前请求被监测的对象承认警报(从而例如为对象提供指示警报为假警报的机会)。
然而,其他实施例可以在长期时间尺度上(例如,用于模式识别和趋势确定)提供穿衣活动检测和/或监测。这样的实施方式可以例如获得关于对象的穿衣活动的信息,例如,活动/移动水平或模式。而且,可以检测到与常规模式或趋势的偏差,并将其转换为警报或警告。此类偏差可能与偶然偏差有关(例如,用户在夜间没有脱衣服),或者指示逐渐增加偏差(例如,认知能力下降或身体下降的指示)。
因此,一些实施例还可以包括监测器单元,其适于基于所确定的穿衣活动和与对象的先前确定的转变穿衣活动有关的历史数据来确定对象的能力或活动的趋势。
因此,提出了一种用于通过确定对象的穿衣活动的趋势或模式来监测对象的概念。
通常,为了能够观察到对象的“正常”日常行为的趋势,可以监测对象的穿衣活动。从建立的趋势或模式,也能够发现非预期活动、异常情况或与预期值或模式的偏差。每种情况下异常或不规则的类型可以不同。
大类身体或心理能力能够与对象的ADL例程有关。例如,可以从对象穿衣的速度推断身体能力。而且,穿衣活动可以提供总体力的测量结果,这对于监测目的能够是有用的。因此,本发明的实施例可以涉及使关于对象的身体或心理能力的信息能够被获得和潜在地监控。因此,这样的信息对于监测对象的健康或福祉可能是有用的。
一些实施例可以采用一种概念,其根据对象的当前感测或确定的穿衣活动以及与该对象的一个或多个先前检测到的穿衣活动有关的历史数据来确定对象的(身体或心理)能力或活动的趋势。换句话说,可以基于对象的当前和先前检测到的穿衣活动来确定对象的能力或活动的趋势。因此,可以在监测环境内的对象的ADL的系统中采用这种用于监测对象的身体或心理能力或活动的提出概念。
为了这种长期监测和/或趋势识别的目的,可以将确定的转变时间(和相关联的值)存储在数据库中,该数据库适于存储与一个或多个先前检测到的穿衣活动有关的历史数据。这样做时,每个确定的穿衣活动实例/发生可以用时间戳标记,该时间戳识别何时穿衣活动被检测。在趋势确定或分析中,然后可以在趋势被估计之前针对每时间单位(例如,每天或每天的部分)平均检测值。而且,在给定(已知)背景的情况下,也可以选择排除或包括某些日期。例如,在星期五,孙子或清洁女工在家中,并且因此检测值能够不表示监测的对象。
另一方法可以是将每个检测到的穿衣活动实例/发生作为时间/日期和穿衣活动值的对提供,使得使用例如回归方法进行的趋势分析可以考虑检测值的变化率(例如到达时的不规则性)。
通过存储先前检测到的转变时间值,可以确定转变时间的趋势的估计,并可以确定对象可能需要帮助或协助的将来日期/时间(例如,通过外推趋势以识别其何时超过/低于阈值)。此外,当前检测到的穿衣活动可以用于重新计算或改善先前确定的趋势(例如,例如存储在数据库中的那些)。此外,实施例可以是通过使用先前检测值的自学习(例如,使用机器学习算法)。
通过基于变化或转变或来自多个传感器的信号的变化的相对定时来检测穿衣活动,可以识别检测到的穿衣活动随时间的趋势,并且可以从这样的趋势中监测对象的能力或活动。例如,增加降低穿衣速度的趋势可能被用于识别和监测对象的身体或认知能力的趋势。
现在参考图2,描绘了根据本发明的系统的另一实施例,该系统包括第一传感器210和第二传感器215。此处,第一传感器210适于检测对象的脚踝处的空气压力,并生成表示检测到的空气压力的第一传感器输出信号。第二传感器215包括摩擦电传感器,该摩擦电传感器适于检测物品对对象的脚踝的摩擦或接触,并且生成表示检测到的摩擦/接触的第二传感器输出信号。
第一传感器210和第二传感器215各自适于经由互联网220(例如,使用有线或无线连接)将它们各自的传感器输出信号传送到远程定位的监测系统230(例如服务器)。
监测系统230适于从第一传感器210和第二传感器215接收传感器输出信号,并且根据定时检测算法来处理接收到的传感器输出信号,以便确定在由第一传感器输出信号所表示的空气压力的显著变化与由第二传感器输出信号所表示的脚踝摩擦或接触的变化之间经过的时间的值。基于所确定的经过时间的值,监测系统然后确定对象的穿衣活动。
监测系统230还适于结合与对象的一项或多项先前确定的穿衣活动有关的历史数据来处理对象的当前穿衣活动,以确定穿衣活动随时间的趋势。趋势可以发现为线性线(例如,使用线性回归),但是也可以使用更高阶的拟合技术将其曲线化。
监测系统230还适于生成表示推断的或计算的穿衣活动趋势的输出信号。因此,监测系统230提供可以从传感器210、215接收信息并运行一种或多种算法以将接收到的信息变换成对对象的穿衣活动的趋势的描述的中央可访问处理资源。
先前确定的穿衣活动(以及相关联的信息,例如时间、日期、描述等)因此可以存储在例如历史数据库中,并且然后用于后续计算中。此外,当前检测到的穿衣活动可以用于重新计算或改善先前确定的趋势。因此,可以存储对象的穿衣活动的模式。这种模式的移位可能指示对象需要帮助。例如,对象可能开始忘记穿衣服或脱衣服,并且这可以从穿衣活动频率的趋势中推断出来。
此外,监测系统230适于检测历史数据库中的不规则性。例如,通过将时间信息添加到确定的穿衣活动中,可以确定在穿衣/脱衣发生之间花费的时间。利用时间信息,可以确定穿衣/脱衣活动的频率。
可以响应于接收到请求(例如,经由互联网220)而进行和/或可以在没有请求的情况下(即“推送”)进行关于检测到的或推断出的穿衣活动趋势和/或不规则性的信息的这种提供。
为了从监测系统接收关于检测到的穿衣活动趋势的信息并且因此使对象能够被监测的目的,该系统还包括第一移动计算设备240和第二移动计算设备250。
此处,第一移动计算设备240是具有显示器的移动电话设备(例如,智能电话),该显示器用于显示表示对象的身体或心理健康的图形元素。第二移动计算设备250是诸如膝上型计算机或平板计算机的具有显示器的移动计算机,该显示器用于显示表示对象的穿衣活动的图形元素。
监测系统230适于经由互联网220(例如,使用有线或无线连接)将输出信号传递到第一移动计算设备240和第二移动计算设备250。如上所述,这可以响应于从第一移动计算设备240或第二移动计算设备250接收到请求而进行。
基于接收到的输出信号,第一移动计算设备240和第二移动计算设备250适于在由它们各自的显示器提供的显示区域中显示一个或多个图形元素。为此目的,第一移动计算设备240和第二移动计算设备250各自包括用于处理、解密和/或解释接收到的输出信号以便确定如何显示图形元素的软件应用。因此,第一移动计算设备240和第二移动计算设备250各自包括处理布置,该处理布置适合于表示趋势的一个或多个值,并且生成显示控制信号以用于基于表示趋势的一个或多个值来修改图形元素的尺寸、形状、位置、取向、脉动颜色中的至少一个。
因此,系统可以向第一移动计算设备240和第二移动计算设备250的用户传递关于被监测的对象的检测到的穿衣活动的信息。例如,第一移动计算设备240和第二移动计算设备250中的每个可以用于向医学从业者、护理提供者、家庭成员或近亲显示图形元素。而且,系统可以响应于检测到的不规则性而生成警告信号。不规则性可以例如指示对象需要帮助,并且因此可以向以下中的至少一个提供所生成的警报或警告信号:医学从业者;以及护理提供者。
图2的系统的实施方式可以在以下之间变化:(i)监测系统230传递显示就绪穿衣活动数据的情况,其例如可以包括显示数据,该显示数据包括图形元素(例如以JPEG或其他图像格式),其使用常规图像或网页显示(其可以是基于Web的浏览器等)简单地显示给移动计算设备的用户;到(ii)监测系统230传递接收移动计算设备然后处理以确定对象的穿衣活动并且然后基于所确定的穿衣活动显示图形元素的原始数据集信息的情况(例如,使用在移动计算设备上运行的本地软件)。当然,在其他实施方式中,可以在监测系统230和接收移动计算设备之间共享该处理,使得在监测系统230处生成的数据的一部分被传送到移动计算设备,以通过该移动计算设备的本地专用软件进行进一步处理。实施例因此可以采用服务器侧处理、客户端侧处理或其任何组合。
此外,在监测系统230不“推送”信息(例如,输出信号)而是响应于接收到请求而传递信息的情况下,能够要求做出这种请求的设备的用户确认或认证身份和/或安全凭证,以便传递信息。
现在参考图3,示出了用于监测对象的示例性方法300的流程图。
该方法开始于步骤310,其中,检测对象的穿衣活动。具体地,检测对象的穿衣活动的步骤310包括以下子步骤:获得311表示检测到的空气压力的第一传感器输出信号;获得312第二传感器输出信号,该第二传感器输出信号表示以下中的至少一项的检测到的性质:对象;以及环境;并且基于第一传感器输出信号和第二传感器输出信号确定313对象的穿衣活动。
接下来,在步骤320中,基于在步骤310中确定的对象的当前穿衣活动以及与(被监测对象的)一个或多个先前检测到的穿衣活动有关的历史数据来确定对象的穿衣活动的趋势。
然后,在步骤330中,将所确定的趋势与预定阈值进行比较。阈值可以响应于基于一个或多个先前获得的穿衣活动(例如,使用趋势分析)的计算而被预先编程、固定或动态设置,但是优选地还使能通过用户偏好来设置。因此,阈值可以基于表示对象的身体或心理能力的先前确定的值。换句话说,可以通过考虑对象的历史和/或考虑先前计算来定义阈值,使得可以将其用于识别异常值或异常。
如果在步骤330中确定趋势超过第一阈值,则该方法进行到步骤340,其中,生成警告信号并将其与描述趋势和/或检测到的穿衣活动的信息一起输出。如果在步骤330中确定趋势不超过第一阈值,则该方法前进到步骤350,其中,在没有任何警告信号的情况下,输出和/或存储描述检测到的穿衣活动的信息。
此处,应注意,在备选实施例中,步骤330也可以执行另一测试过程。这可以绕过步骤320中的趋势计算。
根据对由图3所图示的方法的以上描述,将理解,所提出的实施例可以适于检测所确定的趋势中的不规则性。例如,在图3的实施例中,步骤330至350可以由监测器单元实施,并且可以实施为基于所确定的趋势与阈值的比较来检测不规则性。这可以提供以下优点:当检测到不规则或异常时(例如,如果对象不能脱衣服,指示对象可能已经变得太不适/弱),可以生成并传递警报或警告信号。在该示例中,为了检测不规则性,监测器单元对确定的趋势与阈值进行相对简单的比较。阈值可以被预先编程并固定,但是使阈值能够通过用户偏好来设置可能是优选的。例如,这可以识别将来何时可以超过阈值。
检测异常值或检测时间序列的变化的其他方法在本领域中是已知的。通过示例,在实施例中,监测器单元还可以适于基于所确定的趋势来计算性质的估计的未来价值,并且监测器单元还可以被布置成基于该性质的所估计的未来值与阈值的比较来检测不规则性,并且响应于检测到的不规则性而生成警报输出信号。阈值因此可以与未来值有关,并且可以外推确定的趋势以将外推值与未来阈值进行比较。使用外推的趋势,可以估计直到趋势将跨阈值的时间,并且提供该数字作为例如何时可能需要干预或协助的识别。在另一实施例中,可以简单地将趋势显示给用户,并留给视觉检查(例如,以识别异常值或趋势变化的目的)。
仅作为示例,可以在便携式计算设备(例如图2中所示的智能手机或便携式计算机)中实施用于监测对象的身体或心理能力的方法300的一个或多个步骤以便在控制图形元素在显示器上的显示。当然,将理解,用于监测对象的穿衣活动的提出的实施例可以在其他方法和/或系统中实施。
实施例还可以包括控制单元,该控制单元适于基于所确定的穿衣活动为控制系统生成一个或多个控制信号。以这种方式,实施例可以适于提供适于由控制系统使用的控制信号。因此,一些实施例能够不仅仅是监测对象的穿衣活动,还可以适于操作控制系统从而辅助对象。例如,如果检测到穿衣活动,并且如果其发生在低光线的情况下,则实施例可以将控制信号传递到控制系统,该控制信号使控制系统改变或改进照明条件(例如,自动打开房间中的灯)。
还应注意,尽管上面已经描述了实施例不需要采用额外/补充的传感器,但是一些实施例还可以包括适于检测以下中的至少一项的性质的值的传感器:环境、客体的控制/操作以及被监测的对象。例如,这种辅助传感器布置可以帮助改进穿衣活动确定的准确性。辅助传感器读数可以例如限定或改善由信号处理单元和/或监测器单元进行的数据分析。
通过另外的示例,对于游荡检测,实施例可以适于检测对象已经穿上大衣。第一游荡检测/推断概念可以基于识别出穿衣动作发生在“正常”时间之外,或者在对象可能开始游荡的可疑时间期间。例如,异常时间可以在晚上或针对每个对象特别设置(例如由护理提供者)。另外的概念可以基于检测到“穿大衣”穿衣活动,紧随其后跟随有开门事件(例如,通过使用用于感测前门的打开/关闭的开闭传感器)。备选地,检测到已穿上大衣可以用于设置对应的状态,并且当这种(穿大衣)状态被设置时,开门事件(不一定紧随其后)可能会引起警报(标记为更高紧急程度)。
实施例可以以可佩戴设备的形式提供,例如手镯、腕带、踝带、智能手表等,从而检测对象的穿衣活动,而无需对象有意或有意识地激活/操作传感器。以这种方式,对象可能仅需要进行其正常活动。这种策略定位可以确保可以自动且准确地检测对象的穿衣活动,并且这可能不需要对象记住要进行任何特殊的或额外的活动以便由(一个或多个)传感器检测到值。例如,这可以移除对象忘记激活传感器的风险(例如,通过按下按钮)。
当这样的身体佩戴系统与现有的ADL监测系统结合使用时,信息可以被组合以给出关于穿衣活动的更详细的信息(例如,在对象在(穿)脱衣的情况下)。例如,如果穿衣活动发生在走廊上,则更可能会穿上大衣。如果是在卧室里,则更可能是普通衣服,如衬衫、毛衣或上衣。
此外,实施例可以采用传感器的对,例如,一对在前臂的一端(例如在前臂的手端),并且另一对在另一端(例如在前臂的肘端)。通过这样做,可以确定用户是穿衣服还是脱衣服。例如,在穿衣服时,更靠近手部的传感器将在肘部端的传感器之前不久将做出响应。
另一方法可以是将第一传感器和第二传感器间隔开,从而使得能够推断出穿衣的方向。然而,这可能需要对(一个或多个)算法进行某种训练,使得组合信号之间的定时的差异可以由算法在任一移动方向上进行分类(例如,穿上或脱下衣物)。
另外,为了测量对象是否在穿衣,实施例可以适于测量几件衣服是否彼此叠放(在相同方向上的若干输出信号,可能降低强度)。而且,实施例可能能够基于信号的输出模式和持续时间以及算法的训练机制来识别已经穿长袖还是短袖的衬衫。
存在可以由实施例采用的许多传感器。典型的传感器包括PIR(热释电红外传感器;检测移动和存在)、温度传感器、光传感器、摩擦传感器或压力传感器。许多其他传感器存在并且是可以想到的。
传感器还可以适于对检测值进行初级处理,诸如信号滤波、采样、调节等,从而例如减少所需的传输带宽和/或传输持续时间。
因此,可以利用相对简单的传感器来实现非侵入式监测,该传感器提供关于对象的特定性质(例如诸如移动)的数据。而且,可以利用便宜且广泛采用的传感器来检测对象的穿衣活动。因此,实施例可以采用被认为是非侵入性的并且更容易被所监测的对象接受的传感器。然而,利用由这些传感器提供的数据,对象的穿衣活动可以准确确定,并提供关于被监测的对象的更多信息。因此,本发明的一些实施例可以采用常规传感器和/或现有的传感器布置。而且,实施例可以采用被认为是非侵入性的并且更容易被所监测的对象接受的传感器。
当前的描述是针对位于腕部周围的设备,该设备可以检测上身的(脱)穿衣行为。可以在其他身体部分上(如脚踝周围)设想类似的解决方案,以测量下身(例如裤子)的(脱)穿衣。
图4图示了可以采用实施例的一个或多个部分的计算机400的示例。上面讨论的各种操作可以利用计算机400的能力。例如,适于监测对象的穿衣活动的监测系统的一个或多个部分可以并入于本文讨论的任何元件、模块、应用和/或部件中。
计算机400包括但不限于PC、工作站、膝上型电脑、PDA、掌上设备、服务器、存储设备等。通常,在硬件体系结构方面,计算机400可以包括经由本地接口(未示出)通信性地耦合的一个或多个处理器410、存储器420以及一个或多个I/O设备470。如本领域中已知的,本地接口可以是例如但不限于一个或多个总线或其他有线或无线连接。本地接口能够具有其他元件,例如控制器、缓冲区(高速缓存)、驱动器、中继器和接收器,以实现通信。此外,本地接口可以包括地址、控制和/或数据连接,以实现上述部件之间的适当通信。
处理器410是用于执行可以存储在存储器420中的软件的硬件设备。处理器410实际上可以是任何定制的或商业可用的处理器、中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)或与计算机400相关联的若干处理器中间的辅助处理器,并且处理器410可以是基于半导体的微处理器(微芯片的形式)或微处理器。
存储器420能够包括易失性存储器元件(例如,随机存取存储器(RAM),诸如动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)等)和非易失性存储器元件(例如,ROM、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁带、压缩盘只读存储器(CD-ROM)、磁盘、磁碟、盒式磁带、卡式磁带等)的任何一个或者其组合。此外,存储器420可以并入电、磁、光和/或其他类型的存储介质。注意,存储器420能够具有分布式架构,其中,各种部件被互相远离地定位,但是能够由处理器410访问。
存储器420中的软件可以包括一个或多个单独的程序,其中每个程序包括用于实施逻辑功能的可执行指令的排序列表。根据示例性实施例,存储器420中的软件包括合适的操作系统(O/S)450、编译器440、源代码430以及一个或多个应用460。如图示的,应用460包括用于实施示例性实施例的特征和操作的许多功能部件。计算机400的应用460可以表示根据示例实施例的各种应用、计算单元、逻辑、功能单元、过程、操作、虚拟实体和/或模块,但应用460并不意味着限制。
操作系统450控制对其他计算机程序的执行,并且提供调度、输入-输出控制、文件和数据管理、存储器管理以及通信控制和相关服务。发明人设想到了用于实施示例性实施例的应用460可以适用于所有商用操作系统。
应用460可以是源程序、可执行程序(目标代码)、脚本、或者包括要执行的一组指令的任何其他实体。当是源程序时,那么该程序通常经由编译器(例如,编译器640)、汇编器、解释器等翻译,其可以被包括或者可以不被包括在存储器420内,以便结合操作系统450来恰当地操作。此外,应用460能够被编写为面向对象的编程语言,所述面向对象的编程语言具有数据类和方法的类、或者过程式编程语言,其具有例程、子例程和/或函数,例如,但不限于:C、C++、C#、Pascal、BASIC、API调用、HTML、XHTML、XML、php.Python、ASP脚本、FORTRAN、COBOL、Perl、Java、ADA、.NET等。
I/O设备470可以包括输入装置,诸如,例如但不限于:鼠标、键盘、扫描仪、麦克风、相机等。此外,I/O设备470还可以包括输出装置,例如,但不限于:打印机、显示器等。最后,I/O设备470还可以包括传送输入和输出两者的设备,例如,但不限于:NIC或调制器/解调器(用于访问远程设备、其他文件、设备、系统或网络)、射频(RF)或其他收发器、电话接口、桥接器、路由器等。I/O设备470还包括用于通过各种网络(诸如因特网或内联网)通信的部件。
如果计算机400是PC、工作站、智能设备等,则存储器420中的软件还可以包括基本输入输出系统(BIOS)(为简单起见而被省略)。BIOS是一组必需的软件例程,其在启动时对硬件进行初始化和测试,启动O/S 450,并且支持在硬件设备之间传输数据。BIOS被存储在某种类型的只读存储器(诸如ROM、PROM、EPROM、EEPROM等)中,以便能够在激活计算机400时执行BIOS。
当计算机400在操作中时,处理器410被配置为执行被存储在存储器420内的软件,以便将数据传送到存储器420并且传送来自存储器420的数据,并且总体上根据软件来控制计算机400的操作。应用460和O/S 450由处理器410全部或部分地读取,可能在处理器410中被缓冲,并且然后被执行。
当应用460以软件实施时,应当注意,应用460能够被存储在几乎任何计算机可读介质上,以用于由任何计算机相关系统或方法使用或者与其结合使用。在本文档的上下文中,计算机可读介质可以是电、磁、光或其他物理设备或装置,其能够包含或存储计算机程序以用于由计算机相关系统或方法使用或者与其结合使用。
应用460能够被实现在任何计算机可读介质中,以用于由指令执行系统、装置或设备(诸如基于计算机的系统、包括处理器的系统)或者能够从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的其他系统使用或者与之结合使用。在本文档的上下文中,“计算机可读介质”能够是能够存储、传送、传播或传输由指令执行系统、装置或设备使用或者与之结合使用的程序的任何部件。例如,计算机可读介质非限制性地可以是电子、磁、光、电磁、红外或半导形式化统、装置、设备或传播介质。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质(或媒介),在所述计算机可读存储介质上具有用于使处理器执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质能够是能够保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是,但不限于:电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非穷举的列表包括如下项:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、诸如在其上记录有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。如在本文中所使用的计算机可读存储介质不应当被解释为瞬时信号自身,诸如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如,通过光纤电缆的光脉冲)、或通过电线传输的电信号。
在本文中所描述的计算机可读程序指令能够从计算机可读存储介质下载到相应的计算/处理设备,或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令,并转发该计算机可读程序指令,以供存储在相应的计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明的操作的计算机可读程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码,所述编程语言包括面向对象的编程语言,诸如Smalltalk、C++等,以及常规的过程式编程语言,其针对嵌入实施方式被优化,诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全在用户的计算机上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分地在用户的计算机上并且部分地在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络、包括局域网(LAN)或广域网(WAN)而被连接到用户计算机,或者可以连接到外部计算机(例如,通过使用因特网服务提供商)。在一些实施例中,通过利用计算机可读程序指令的状态信息来主题化电子电路,包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或者可编程逻辑阵列(PLA),该电子电路可以执行计算机可读程序指令,从而实现本发明的各个方面。
在本文中参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图图示和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解,流程图图示和/或框图的每个框以及流程图图示和/或框图中的各框的组合都能够由计算机可读程序指令来实施。
这些计算机可读程序指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或者其他可编程数据处理装置的处理器,以生产一种机器,使得这些指令在经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行时,创建了用于实施流程图和/或框图中的一个或多个框中指定的功能/动作的单元(means)。也可以将这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中,这些指令使计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定的方式工作,使得在其中存储有指令的计算机可读存储介质包括制品物件,其包括实施流程图和/或框图中的一个或多个框中指定的功能/动作的各个方面的指令。
计算机可读程序指令也可以被加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或者其他设备上,使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,使得在计算机、其他可编程装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个框中指定的功能/动作。
附图中的流程图和框图图示了根据本发明的不同实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的形式化架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个框可以代表指令的模块、段或一部分,其包括用于实施(一个或多个)指定的逻辑功能的一条或多条可执行指令。在一些备选实施方案中,框中标注的功能可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,相继示出的两个框实际上可以基本同时地执行,或者所述框有时也可以以相反的顺序执行,这取决于所涉及的功能。也将注意的是,框图和/或流程图图示中的每个框、以及框图和/或流程图图示中的框的组合,能够由执行指定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实施,或者能够由专用硬件与计算机指令的组合来实施。
根据以上描述,将意识到,实施例提出使用两个或更多个传感器,以用于检测和监测对象的穿衣活动的目的。因此,实施例对于监测老年个体、残疾个体或身体不适的个体以支持独立生活可能有用。来自控制系统的使用数据既可用于实时速度检测和警报两者,以及检测与常规模式或趋势的逐渐偏离。
出于说明和描述的目的给出了描述,并且不旨在穷举或将本发明限制为所公开的形式。对于本领域普通技术人员而言,许多修改和变型将是显而易见的。已经选择和描述了实施例,以便最好地解释所提出的实施例的原理、实际应用,并且使本领域的其他普通技术人员能够理解,设想了具有各种修改的各种实施例。
Claims (15)
1.一种用于监测环境内的对象的活动的系统(1),其中,所述系统包括:
信号接口(18),其适于接收:第一传感器输出信号(10),其表示检测到的所述对象的周围内的空气压力,其中,所述第一传感器输出信号是由适于由所述对象佩戴或携带的第一传感器提供的;以及第二传感器输出信号(16),其表示检测到的以下中的至少一项的性质:所述对象;以及所述环境;以及
监测器单元(25),其适于基于所述第一传感器输出信号和所述第二传感器输出信号来确定所述对象的穿衣活动。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述监测器单元(25)适于基于由第一传感器输出信号(10)和第二传感器输出信号(16)表示的检测值的变化的定时的比较来确定所述对象的所述穿衣活动。
3.根据任一前述权利要求所述的系统,其中,所述第二传感器(12)包括以下中的至少一项:
相机;
触敏表面;
雷达系统;
WiFi信号检测系统;
热释电红外传感器;
全球定位系统;
光传感器;
温度传感器;
磁场传感器;
射频识别传感器;
压力传感器;
加速度传感器;以及
摩擦电传感器。
4.根据任一前述权利要求所述的系统,其中,所述信号接口(18)还适于接收第三传感器输出信号,所述第三传感器输出信号表示检测到的以下中的至少一项的另外的性质:所述对象;以及所述环境,
并且其中,所述监测器单元(25)还适于基于所述第三传感器输出信号来确定与所确定的所述对象的穿衣活动有关的补充信息。
5.根据权利要求1所述的系统,还包括:
第一传感器(4),其适于检测所述对象的周围内的空气压力并且生成表示检测到的空气压力的所述第一传感器输出信号(10);以及
第二传感器(12),其适于检测以下中的至少一项的性质的值:所述对象;以及所述环境;并且生成表示检测到的特性的所述第二传感器输出信号(16)。
6.根据任一前述权利要求所述的系统,其中,所述监测器单元(25)还适于基于所确定的所述对象的穿衣活动和与所述对象的一个或多个先前确定的穿衣活动有关的历史数据来确定所述对象的所述穿衣活动的趋势或模式。
7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述监测器单元(25)还适于检测所确定的趋势或模式中的异常,并且其中,所述监测器单元还被布置为响应于检测到的异常而生成警报输出信号。
8.根据任一前述权利要求所述的系统,其中,所述监测器单元(25)还适于将所确定的所述对象的穿衣活动存储在活动数据库中。
9.根据权利要求8所述的系统,其中,所述监测器单元(25)还适于检测所述活动数据库中的不规则性,并且其中,所述监测器单元还被布置为响应于检测到的不规则性而生成警报信号。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,所述监测器单元(25)还适于确定所述活动数据库中的穿衣活动的频率或定时,所述检测到的不规则性取决于所述频率或定时的变化。
11.根据任一前述权利要求所述的系统,其中,所述监测器单元(25)还适于基于所确定的所述对象的穿衣活动来生成用于修改图形元素的显示控制信号(75),
并且其中,所述系统还包括:
显示系统(100),其适于根据由所述监测器单元生成的所述显示控制信号来显示所述图形元素。
12.一种适于由要监测的对象佩戴或携带的便携式物品,所述物品包括根据任一前述权利要求所述的系统。
13.一种用于监测环境内的对象的活动的方法(310),其中,所述方法包括:
获得(311)第一传感器输出信号(10),所述第一传感器输出信号表示检测到的所述对象的周围内的空气压力,其中,所述第一传感器输出信号是由适于由所述对象佩戴或携带的第一传感器提供的;
获得(312)第二传感器输出信号(16),所述第二传感器输出信号表示检测到的以下中的至少一项的性质:所述对象;以及所述环境;并且
基于所述第一传感器输出信号和所述第二传感器输出信号来确定(313)所述对象的穿衣活动。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,确定(313)所述对象的所述穿衣活动包括:
将由第一传感器输出信号和第二传感器输出信号表示的检测值的变化的定时进行比较。
15.一种包括计算机可读代码的计算机程序产品,所述计算机可读代码能够存储在通信网络上,或者被存储在通信网络上或者能够从通信网络下载,所述代码当在计算机上运行时实施根据权利要求13或14所述的方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140278229A1 (en) * | 2012-06-22 | 2014-09-18 | Fitbit, Inc. | Use of gyroscopes in personal fitness tracking devices |
US20170014089A1 (en) * | 2015-07-17 | 2017-01-19 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Alert information presenting apparatus, alert information presenting method, and blood pressure information outputting method |
US9641991B2 (en) * | 2015-01-06 | 2017-05-02 | Fitbit, Inc. | Systems and methods for determining a user context by correlating acceleration data from multiple devices |
US20170119283A1 (en) * | 2015-10-28 | 2017-05-04 | Koninklijke Philips N.V. | Monitoring activities of daily living of a person |
CN108135538A (zh) * | 2015-10-19 | 2018-06-08 | 皇家飞利浦有限公司 | 监测人的身体或心理能力 |
US20190244508A1 (en) * | 2016-10-20 | 2019-08-08 | Signify Holding B.V. | A system and method for monitoring activities of daily living of a person |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014186402A (ja) | 2013-03-21 | 2014-10-02 | Toshiba Corp | 生活見守り支援装置 |
-
2017
- 2017-11-22 EP EP17202977.9A patent/EP3488765A1/en not_active Withdrawn
-
2018
- 2018-11-16 US US16/761,845 patent/US11272863B2/en active Active
- 2018-11-16 WO PCT/EP2018/081640 patent/WO2019101656A1/en unknown
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- 2018-11-16 EP EP18807045.2A patent/EP3713474A1/en not_active Withdrawn
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140278229A1 (en) * | 2012-06-22 | 2014-09-18 | Fitbit, Inc. | Use of gyroscopes in personal fitness tracking devices |
US9641991B2 (en) * | 2015-01-06 | 2017-05-02 | Fitbit, Inc. | Systems and methods for determining a user context by correlating acceleration data from multiple devices |
US20170014089A1 (en) * | 2015-07-17 | 2017-01-19 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Alert information presenting apparatus, alert information presenting method, and blood pressure information outputting method |
CN108135538A (zh) * | 2015-10-19 | 2018-06-08 | 皇家飞利浦有限公司 | 监测人的身体或心理能力 |
US20170119283A1 (en) * | 2015-10-28 | 2017-05-04 | Koninklijke Philips N.V. | Monitoring activities of daily living of a person |
US20190244508A1 (en) * | 2016-10-20 | 2019-08-08 | Signify Holding B.V. | A system and method for monitoring activities of daily living of a person |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
GOKALP, H., CLARKE, M: "Monitoring Activities of Daily Living of the Elderly and the Potential for Its Use in Telecare and Telehealth A Review", TELEMEDICINE AND E HEALTH, vol. 19, no. 12, XP055475896, DOI: 10.1089/tmj.2013.0109 * |
MEHTA, P., REHG, J. M., OSMANI, V: "Monitoring Dressing Activity Failures through RFID and Video", METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE, vol. 51, no. 1, XP055475889, DOI: 10.3414/ME10-02-0026 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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