Integriertes Health-Monitoring für den Heimbereich

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Vision-based Sensing statt herkömmliche Videoüberwachung

Bislang wurde der Markt für Aktivitäts-Monitoring großteils durch Video-Überwachungstechnologie dominiert. Mit der Verschiebung dieses Monitorings in heimische Umgebungen jedoch versagt die Video-Analyse als geeignete Lösung: Zum Einen wegen ihrer Schwächen bezüglich der Privatsphäre der überwachten Person, zum Anderen wegen der zu übertragenden Video-Datenmenge.

Das Aufkommen der Embedded Vision-Sensing-Technologie hat gezeigt, dass sich beide Probleme überwinden lassen. Eine Embedded Vision-Sensing-Plattform führt Echtzeit-Verarbeitung am Netzrand (Edge Node) durch. Die vorverarbeiteten (Telemetrie-) Daten am Ausgang des Systems sind nur noch auf das Notwendige reduzierte Resultate, die den Schutz der Privatsphäre gewährleisten. Denn es handelt sich bei den übertragenen Daten nun nicht um die Privatsühäre verletzende Videos oder Bilder, sondern lediglich um Aktivitätsdaten wie kochen, putzen oder schlafen. Da nur Telemetrie-Daten übertragen werden, benötigt das System über 90 % weniger Bandbreite. Dies reduziert auch die Kosten gegenüber der Übertragung von Video.

Ein Embedded-Vision-System zum Aktivitäts-Monitoring erkennt Personen, ortet sie während Bewegungen und erkennt ihre Körperhaltungen sowie relevante Aktivitäten. Vereinfacht gesagt, besteht die typische Architektur einer Embedded-Sensing-Plattform normalerweise aus folgenden Komponenten:

Ein optisches System (CMOS-Sensor plus Optik) für die Bilderfassung, wobei die richtige Optikkonfiguration entsprechend des gewünschten Sichtbereichs, der Konfiguration des Systems sowie der Geometrie des Raumes definiert werden muss. In einigen Fällen führt der CMOS-Sensor eine Vorverarbeitung der Bilddaten durch. Dies entlastet den Embedded-Prozessor, wodurch sich bei korrektem Tastverhältnis der Energieverbrauch des Systems reduziert.

Das Verarbeitungssystem. Der Prozessor ist das Herz dieses Systems. Er muss wesentlich mehr Steuerungs-, Mess- und Schnittstellenfunktionen ausführen, darf dabei aber nur wenig Energie und Platz brauchen. Auf dem Prozessor einer Embedded-System-Plattform läuft der Bildverarbeitungsalgorithmus über das mit dem Optiksystem erfasste Bild. Der Ausgang des Systems liefert nach der Verarbeitung lediglich Telemetriedaten. In einem Szenario aus dem Heimbereich könnten die Daten am Ausgang des Systems Aufschluss über die Aktivität einer Person, beispielsweise schlafen, putzen oder nach einem Sturz liegen, geben.

Connectivity. Ein Embedded Vision-basiertes System könnte leitungsgebundene oder drahtlose Schnittstellen aufweisen. Im Heimbereich wird das System jedoch wahrscheinlich über drahtlose Connectivity verfügen. Da am Ausgang des Systems lediglich Telemetrie- und keine Video-Rohdaten anliegen, reduziert sich die Nutzlast zur Übertragung enorm. Die Daten werden dann über eine Cloud-Plattform übertragen und mithilfe einer App in Echtzeit der Krankenschwester oder dem Betreuer zugänglich gemacht.

Die Cloud/Datenanalyse bildet das Backend des Systems. Sie ermöglicht über eine App nicht nur den Zugang zu Daten in Echtzeit, sondern kann im Hintergrund auch Datenanalyse-Algorithmen durchführen, um Entwicklungen im Zusammenhang mit häuslichen Aktivitäten zu ermitteln.

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