Ambient Assisted Living (AAL)

Obiettivi del progetto

Il progetto si propone di sviluppare una piattaforma di Ambient Assisted Living (AAL) basata su tecnologie di riconoscimento video, audio e d’integrazione multisensoristica per monitorare le attività quotidiane di persone anziane. La piattaforma rileva eventi pericolosi improvvisi (come una caduta) e svolge un’analisi a medio e lungo termine del comportamento della persona osservata, per rilevare cambiamenti comportamentali che potrebbero essere legati a disordini neuro-degenerativi.

La piattaforma comprende un sottosistema di visione 2D e 3D, che si interfaccia con un insieme di telecamere RGB insieme a una serie di range sensors basati su luce strutturata a infrarossi per ottenere un'immagine 3D della scena. Ne analizza i flussi video con tecniche di visione artificiale per estrarre informazioni sul movimento, sulla posizione e sulla postura della persona, determinando la posizione e la posa del soggetto osservato. Il sottosistema di riconoscimento si integra poi con i dati provenienti da altre fonti eterogenee di dati come (es. audio, fumo, etc.) per rilevare l’occorrenza di eventi significativi.

Le informazioni prodotte sono inviate al sottosistema di riconoscimento di attività a breve termine. Questo componente riconosce gesti complessi ed azioni. Sequenze di gesti e di azioni sono raggruppate in attività significative di breve termine, usando un dizionario (o meglio, un'ontologia) che include sia comportamenti normali che condizioni anomale che devono essere segnalate.

La descrizione delle attività di breve termine è usata dal sottosistema di reasoning sulle attività di lungo termine per costruire modelli delle azioni e delle attività dell'utente, per analizzarne l'evoluzione nel corso del tempo, per desumere schemi di comportamento e tendenze di lungo termine, e per rilevare cambiamenti comportamentali. E’ sfruttata una conoscenza a priori sui comportamenti complessi, espressa in termini di ontologie e regole di alto livello, utilizzando tecniche di Pattern Recognition statistica e di Machine Learning.

Infine, un sottosistema di interfaccia utente vuole fornire a chi si prende cura della persona osservata informazioni sulle sue attività di breve e lungo termine, che possono essere usate per monitorare l'insorgenza o la progressione di disordini neuro-degenerativi, ma anche tempestive notifiche di condizioni di allarme di breve termine che possano richiedere un intervento immediato.

Mentre la piattaforma è applicabile a un ampio spettro di comportamenti clinicamente interessanti, è nostro interesse validarla su comportamenti che sono rilevanti per le due più comuni patologie neuro-degenerative: la demenza e il morbo di Parkinson. A tale fine il laboratorio lavora su un insieme di tematiche per l’elaborazione di video e immagini che si adattano allo scenario descritto, con particolare riferimento al riconoscimento di attività del vivere quotidiano o di vita comune (activities of daily living o ADL) e alle modalità di apprendimento degli algoritmi di addestramenteo quando cambia il contesto di riferimento, la persona da monitorare e/o le specifiche attività di interesse.

Data di inizio e fine

01/01/2013 - In corso

Responsabile del progetto

Prof. Giulio Iannello

Ing. Paolo Soda

Istituzione coordinatrice del progetto

Università Campus Bio-Medico di Roma

Altre Istituzioni coinvolte

Eindhoven University of Technology

Fonte/i di finanziamento

Finanziato internamente dalle Istituzioni partecipanti