Kinect alapú ambiens intelligencia AAL rendszerekben
Bevezető
Az öregedő társadalom rohamos növekedése egyre nagyobb igényt mutat az olyan megfigyelő- és beavatkozó rendszerek kialakítására, melyek képesek az idős emberek önálló, mindennapi élhetését támogatni, segíteni. Sok ilyen intelligens rendszer került kifejlesztésre, melyek elsősorban több szenzorból nyert adatok együttese alapján próbálnak következtetéseket levonni. Az élhetést támogató megfigyelési rendszerek másik fontos feladata a begyűjtött adatok feldolgozása, az információk szűrése, és a végső következtetések levonása. Ehhez különböző tanuló és következtető rendszereket, heurisztikákat használhatunk. A Microsoft által 2010 végén bemutatott Kinect szenzor, mely eredetileg a szórakoztatóipar számára lett kifejlesztve, új lehetőségeket tárt fel az emberi alakok felismerése, és az ambiens élhetést támogató rendszerek kialakítása terén. Az eszköz és a hozzá tartozó szoftver architektúra képes olyan adatokat szolgáltatni, melyeket ma még semmilyen más eszközzel – ilyen kompakt formában - nem lehet előállítani. Ez a technológia olyan lehetőségeket tár fel, melyeket AAL alkalmazásokban még nem alkalmaztak, és kiaknázásuk nagyban elősegíthetné az AAL feladatok megoldását.
Célkitűzés
A projekt célja egy olyan rendszer kiépítése, és használható célszoftver fejlesztése, mely a Kinect használatával képes:
felismerni az emberi alakokat, azokat tartósan követni az adott térrészben
alapvető aktivitások, események közül a következők felismerésére:
be- és kilépés a szobából
elesés
ivás, egyéb tetszőleges gesztusok
az aktivitások alapján reagálni a kritikus szituációkra
Megvalósítás
Az elkészült rendszer alapvetően három speciális funkcióra képes, melyeket egy közös platform fog össze:
Elesés detektálás: a Kinect által szolgáltatott adatok segítségével a sebességet, pozíciót és időbeli paramétereket is használó, valós idejű rendszer.
Gesztusfelismerés: OpenNI keretrendszer csuklópointjaira alapozott rendszer, mely egy speciális algoritmus segítéségvel képes végtagokkal elvégzet mozdualtsorok felismerésére.
ADL aktivitás felismerés:
kontextus függő, tehát a fizikai környezetet is számításba veszi
gesztusokkal kombinálható
dinamikusan bővíthető
A szoftverarchitektúrának köszönhetően új szenzorokkal könnyen bővíthető a rendszer, továbbá a komponens alapú megoldásnak köszönhetően az egyes algoritmusok is könnyen bővíthetők, módosíthatók.
A rendszer magjában egy fuzzy következtető rendszer működik, mely autonóm módon képes a fenti funkciók integrálására és a vészhelyzetek vagy fontos események jelzésére, így egy egészségügyi felügyeleti rendszerként is alkalamzható a szoftver.
