Detecção de Risco em Ambiente Hospitalar a partir da Informação do Estado do Canal Sem-Fio

Abstract

A Informação do Estado do Canal (CSI – Channel State Information}) está disponível em redes sem-fio IEEE 802.11. A CSI traz informação sobre o estado do canal/ambiente de propagação: as amplitudes e fases das subportadoras OFDM. Neste trabalho, empregamos a CSI para detecção de risco de queda em ambientes hospitalares. A CSI é empregado para detectar alterações no ambiente de propagação do sinal sem fio. Descrevemos três detectores a partir desse princípio não-intrusivo. Eles empregam classificadores distintos, baseados em kNN (K-Nearest Neighbor), PCA (Principal Component Analysis) e Autoencoder. Obtêm-se no limiar de corte escolhido para cada detector acurácias iguais a 88,33% para o kNN, 79,08% para o PCA e 82,42% para o Autoencoder.

On Power Line Positioning Systems

“…In opposition, sensors are deployed in passive systems to capture the possible effects of the target presence. Such systems have been used to detect people [ 65 , 67 ], to resolve their localities (and ultimately the positions) [ 65 , 68 , 69 , 70 ], and to assess the individuals in a given region [ 68 ]. Such human-presence detection systems are device-free because the target does not carry a sensor.…”

“…Considering the appropriate constraints, the IBTB PLPS that aims for presence detection and person LC can operate in office and residential buildings, houses, hospitals, nursing homes, and other facilities. It can be used for detection, alarming, or pinpointing the presence of persons (interns, patients, and elders) in a given room to reduce hazards [ 67 , 72 , 73 , 74 ]. Such cognizance of the building usage and occupancy helps to understand and manage energy usage [ 20 ] and provides context information for controlling electric appliances in smart homes [ 75 , 76 , 77 ].…”