Springe zum Hauptinhalt
Professur Digital- und Schaltungstechnik
Hom-e-Call
Logo Hom-e-Call

Hom-e-Call: Erhaltung der Selbständigkeit im Alter durch den Einsatz intelligenter Systeme zur Verhaltensdetektion

Nachwuchsforschergruppe Hom-e-Call

Hom-e-Call Research Team

Ziel des Projektes

Untersuchung technischer Möglichkeiten zum Erkennen von Notsituationen älterer Menschen in ihrem häuslichen Umfeld oder in dem privaten Umfeld einer Senioreneinrichtung mit Hilfe verschiedener Sensoren

Wer sind wir

Interdisziplinäres Team aus Ingenieurswissenschaftlern und Sportwissenschaftlern

Zeitraum

August 2012 - Dezember 2014

Woran forschen wir konkret

Kernfunktionalität ist die optische Erkennung mittels Kameratechnologie, welche von den Nachwuchsforschern der Professur Digital- und Schaltungstechnik untersucht wird. Ziel ist es hierbei, Notsituation, wie z.B. Stürze, zu erkennen und daraufhin Angehörige oder Pflegepersonal zu benachrichtigen. Aus Datenschutzgründen sollen hierbei keinerlei Bildinformationen aus dem privaten Umfeld der älteren Personen übertragen werden, sondern die Auswertung der Bilddaten direkt innerhalb des Systems erfolgen. Um im ganzen Wohnumfeld die Funktion sicherzustellen, müssen mehrere Sensoren zu einem Sensornetzwerk verbunden werden. Desweiteren müssen auch die Daten von Inertial- und Vitalsensoren, welche von Projektpartnern untersucht werden, mit in Betracht gezogen werden. Im Gegensatz zu Stürzen, bei denen rein optische Systeme bereits vielversprechende Ansätze liefern, kann dadurch auch in optisch schwer detektierbaren Notfällen ein Alarm ausgelöst werden. Gerade in derartigen Fällen wird die Einbindung zusätzlicher Sensoren eine deutliche Steigerung der Qualität der Ergebnisse generieren.

Die Daten aller Sensoren müssen auf einem zentralen Server fusioniert und ausgewertet werden, um auf den aktuellen Zustand der Person schließen zu können. Diese Fusion wird außerdem an der Professur Digital- und Schaltungstechnik entwickelt. Wissenschaftliche Zielsetzung ist es, die Ergebnisse der einzelnen Sensoren zu vernetzen um daraus eine möglichst zuverlässige probabilistische Aussage über das Vorhandensein einer Notsituation für die jeweilige Person treffen zu können.

Nachwuchsforscher

Dipl.-Ing. Markus Heß
  • Algorithmenentwicklung zur Personenerkennung, Verhaltensanalyse
  • Sensorikansteuerung und Systemkommunikation
Dipl.-Math. André Apitzsch
  • Algorithmenentwicklung zur Personenerkennung, Verhaltensanalyse
  • Sensorikansteuerung und Systemkommunikation
M.Sc. Daniel Wohlrab
  • Entwicklung und Test personengebundener Sensorik und Prüfung auf die Tauglichkeit in der Praxis
M.A. Mandy Langklotz

Kontakt

Portrait: Prof. Gangolf Hirtz
Prof. Gangolf Hirtz
  • Telefon:
    +49 371 531-37378
  • E-Mail:
  • Adresse:
    Reichenhainer Straße 70, 09126 Chemnitz
  • Raum:
    C25.419 (alt: 2/W419)
Gefördert durch
ESF / EU Logo Emblem Freistaat Sachsen