当老年人在家中跌倒时，每一秒都很重要——尤其是当他们独自一人时。
宾汉姆顿大学的一项新研究旨在利用人类行为识别 (HAR) 算法来缩短反应时间，该算法利用本地计算能力来分析传感器数据并检测异常动作，而无需传输到场外的处理中心。
托马斯·沃森工程与应用科学学院电气与计算机工程系的陈宇教授和博士生孙涵设计了快速响应老年人安全监控 (RESAM) 系统，以利用边缘计算的最新进展。
在最近发表在《IEEE 神经系统与康复工程学报》上的一篇论文中，他们表明 RESAM 系统可以使用智能手机、智能手表、笔记本电脑或台式电脑运行，准确率高达 99%，响应时间为 1.22 秒，是当今最准确的方法之一。
陈表示，这项研究对服务不足的人群很重要。“当很多人谈论高科技时，他们谈论的是一些前沿的东西，比如更高级的算法、更强大的助手，可以更快地完成工作，或者提供更多的娱乐。我们观察到一群人——老年人——需要更多的帮助，但通常没有足够的资源或机会告诉高科技开发人员他们需要什么。”
他认为，通过使用老年人已经熟悉的设备，而不是完整的“智能家居”设置，老年人可以更好地掌控自己的健康。他们不需要学习新技术就能让系统发挥作用。
此外，为了保护人们的隐私，RESAM 将监控图像缩小到骨骼，但仍然可以分析手臂、腿和躯干等关键点，以确定某人是否跌倒或遭遇可能导致受伤的其他事故。
“最容易摔倒的地方是浴室，但没人愿意在那里安装摄像头，”陈说。“人们会讨厌它。”
他将 RESAM 系统视为更广泛概念“幸福家园”的基石，该概念可能包括热像仪或红外摄像机以及其他传感器，以远程评估一个人的环境和幸福感的其他方面。