mk ru mk mk hbs_cyr mk hbs_cyr mk hbs_cyr uk mk hbs_cyr mk mk mk ru fa ru ru mk mk mk bg mk mk mk es es es tr en mk mk mk mk mk hbs_cyr mk mk en en en en mk mk es es es tr en mk mk mk mk hbs_cyr mk mk mk mk mk mk mk mk mk en mk ru bg mk mk mk mk mk mk mk es es kk es en pt mk mk mk mk
Препознавање на човечки активности во згради – Наука за сите
Колку од нашите уреди, светла и системи за греење и ладење се непотребно вклучени? Покажано е дека безгрижното однесување на луѓето може да предизвика пораст од една третина на вкупната потрошувачка енергија на една зграда, но исто така, штедливото однесување може да донесе заштеда на потрошувачката од една третина [1]. Меѓутоа, мала е веројатноста дека совесното и штедливо однесување на луѓето може да биде константно на подолг период. Од друга страна пак, човечките активности и однесувања би можеле да се интегрираат во работата на системите на зградите така што системите ќе ги исклучат непотребните уреди, светла и сл. на сеприсутен и автоматски начин, а врз основа на потребите на луѓето [2]. Ако ја земеме активноста „се состанува” како пример на активност во канцелариска зграда, тогаш прашањето е: како да се препознае автоматски една ваква активност на луѓето?
Препознавање на активности (анг. activity recognition) е процес при којшто се идентификуваат активностите на еден човек или повеќе луѓе во одредена област (простор) и како таков е важен дел од системите основани врз сеприсутна компјутерска обработка (види Слика 2 каде што препознавањето на активности спаѓа во контекстно резонирање). Додека препознавањето на активности може да се извршува преку надгледување и анализа на визуелни информации, на пр. слики и видеа, од поголем финансиски и сигурносен интерес е користењето на мали и едноставни сензори коишто можат да бидат лесно вметнати во нашите простори. На Слика 1 е прикажан сензор за откривање на движење и звук. Овој сензор мора да биде прикачен на тн. јазол којшто обично има микроконтролер и алгоритам со ниска потрошувачка на енергија. Сензорот може да биде искористен при активноста „се состанува” за откривање на движењето и звукот на некој што, на пример, презентира во собата за состаноци. Собата за состаноци се вика област на активност и е логички дефиниран простор.
Слика 1. Сензор за откривање на движење и звук. Сензорот е безжичен и компатибилен со IEEE 802.15.4. Произведен е од Advantic Systems.
Покрај типот на извор на информации користени при процесирањето, алгоритмите за препознавање на активности можат да се поделат на две поголеми групи, имено алгоритми засновани на машинско учење и алгоритми засновани на логичко моделирање и расудување. Нашиот фокус е на онтолошко моделирање и расудување, [3] приод којшто спаѓа во втората група на алгоритми.
Слика 2. Модел на онтологии и нивните својства. [3]
Покрај онтологиите, внесна информација за алгоритамот за препознавање на активности се и мерењата од сензорите. Во бесконечен циклус, алгоритамот ги отчитува мерењата од сензорите и користи онтолошки расудувач (на пр. Пелет [4]) којшто со помош на онтологиите ги изведува активностите што се случуваат во секоја област на активност. На пример, „се состанува” се случува (изведува) кога логичката вредност на сензорот за движење е „точно” и вредноста на сензорот за звук е над претходно дефиниран праг. Локацијата на оваа активност е изведена од локацијата на вклучените артефакти, во случајов, сите сензори во собата за состаноци.
Ваквиот онтолошкиот приод кон препознавање на човечки активности е пригоден за ситуации со неколку луѓе и простори како тие во канцелариски згради. Онтолошкиот алгоритам може да препознае активности во канцелариски простори со стапка на успех од 92% и со највисока точност од 97%.
Development, W. B. (2009). Energy Efficiency in Buildings: Transforming the Market.  ↩
Nguyen, T. A., & Aiello, M. (2013). Energy intelligent buildings based on user activity: A survey. Energy and Buildings, 56(0), 244–257. doi:10.1016/j.enbuild.2012.09.005  ↩
Nguyen, T. A., Raspitzu, A., & Aeillo, M. (2014). Ontology-based office activity recognition with applications for energy savings. J Ambient Intell Human Comput, 5(5), 667–681. doi:10.1007/s12652–013–0206–7  ↩
Sirin, E., Parsia, B., Cuenca Grau, B., Kalyanpur, A., & Katz, Y. (2007). Pellet: A practical OWL-DL reasoner. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, 5(2), 51–53. doi:10.1016/j.websem.2007.03.004  ↩
енергетска ефикасносткомпјутерски наукипрепознавање активностисеприсутна обработка
И компјутерите прашуваат колку е часот
Користење на столбови и пити за визуелизација на информации
Запознавање со науката на визуелизирање преку пример
Првиот еукариотски организам без митохондрија
Што е цистична фиброза и која бактерија се крие зад хроничните заболувања кај луѓето со оваа болест?
Напишете коментар Откажи одговор
Вашата адреса за е-пошта нема да биде објавена. Задолжителните полиња се означени со *
Пополнете го ова поле
Пополнете го ова поле
Ве молам, внесете валидна адреса за е-пошта.
КРАТКО И СЛАТКО: Што би се случило ако пчелите исчезнат?
КРАТКО И СЛАТКО: Заштити се од „фишинг“ напади
Наука за сите има за цел да ја промовира науката и технологијата на македонски јазик и на начин прифатлив за пошироката публика. НЗС цврсто се потпира на интердисциплинарна соработка и вмрежување на македонски и странски научници и ентузијасти.
Вирусот наречен „Медуза“ ги скаменува жртвите
Како да ја ставиме вештачката интелигенција во функција на справување со КОВИД–19
Секој ден е драгоцен во борбата со коронавирусот: 15 прашања за проф. Елисавета Стикова
Не заборавајте да го преслушате единствениот подкаст за наука во Македонија!