Sistema escalable para la monitorización acústica a tiempo real de personas parcialmente dependientes en entornos distribuidos

Abstract

os sistemas deAmbient Assisted Livingse han convertido en una alternativamuy potente para mejorar la calidad de vida de las personas de edad avanzaday parcialmente dependientes.En este sentido, los sistemas de tele asistencia se han convertido en un tópicode interés para investigadores de todo el mundo. Estos sistemas normalmen-te recolectan datos mediante un conjunto de sensores desplegados en casa delos pacientes y concentran todos los datos en un sistema central. Sin embargo,cuando el tamaño del escenario o el número de pacientes crece, estos sistemastienen problemas para procesar los datos recolectados y proporcionar resulta-dos a tiempo real.El objetivo de este trabajo es presentar una arquitectura distribuida inspiradaen el paradigma delfog computingy analizar e identificar hasta nueve eventosacústicos que representan un comportamiento anormal o peligroso para perso-nas parcialmente dependientes en un escenario de gran escala. Concretamente,la plataforma propuesta recolecta datos de varias fuentes de sensores acústicossin cables e implementa un clasificador automático de dos capas de eventosacústicos para decidir cuándo el paciente se encuentra en situación de alarma.Los experimentos se han llevado a cabo a partir de los requerimientos de laFundació Ave Maria.

Els sistemes d’Ambient Assisted Livings’han convertit en una alternativa moltpotent per millorar la qualitat de vida de les persones d’edat avançada i par-cialment depenents.En aquest sentit, els sistemes de tele assistència s’han convertit en un tò-pic d’interès per a investigadors de tot el món. Aquests sistemes normalmentrecol·lecten dades mitjançant un conjunt de sensors desplegats a casa dels pa-cients i concentren totes les dades en un sistema central. No obstant això, quanla grandària de l’escenari o el nombre de pacients creix, aquests sistemes te-nen problemes per processar les dades recol·lectades i proporcionar resultats atemps real.L’objectiu d’aquest treball és presentar una arquitectura distribuïda inspiradaen el paradigma defog computingi analitzar i identificar fins a nou esdeveni-ments acústics que representen un comportament anòmal o perillós per a per-sones parcialment depenents en un escenari a gran escala. Concretament, la pla-taforma proposada recol·lecta dades de diverses fonts de sensors acústics sensefils i implementa un classificador automàtic de dues capes d’esdevenimentsacústics per decidir si el pacient es troba en situació d’alarma.Els experiments s’han dut a terme a partir dels requeriments de laFundacióAve Maria.

Ambient Assisted Living has become a powerful alternative to improvingthe life quality of elderly and partially dependent people in their own livingenvironments.In this regard, tele-care and remote surveillance AAL applications have emer-ged as a hot research topic in this domain. These services aim to infer the pa-tients’ status by means of centralized architectures that collect data from a setof sensors deployed in their living environment. However, when the size of thescenario and number of patients to be monitored increase (e.g., residential areas,retirement homes), these systems typically struggle at processing all associateddata and providing a reasonable output in real time.The purpose of this work is to present a fog-inspired distributed architectureto collect, analyze and identify up to nine acoustic events that represent ab-normal behavior or dangerous health conditions in large-scale scenarios. Spe-cifically, the proposed platform collects data from a set of wireless acousticsensors and runs an automatic two-stage audio event classification process todecide whether or not to trigger an alarm.The conducted experiments are based on the priorities and requirements ofthe Fundació Ave Maria health experts.