自动检测到人在屋里的一举一动

密西根大学(University of Michigan；U-M)开发出基于RFID技术的IDAct系统。该系统能将煎锅、药瓶、瑜伽垫、咖啡杯等日常用品都能变成物联网(IoT)传感器网络，自动检测到人在屋里的一举一动，未来可望应用于老人护理。

本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201904/ 99677.htm

根据Electronics Weekly报导，U-M研究人员在每个房间的天花板上使用900MHz被动式UHF卷标和单个天线，并将RFID卷标贴在家用物品上，如刀、吸尘器或泡菜罐。志愿者进行了24项活动，包括混合冰沙、烤鸡、爬楼梯、拖地和梳头。

该论文作者Alanson Sample表示，这是创建真正身临其境的IoT体验的关键一步。想象一个世界，药瓶能追踪用户的药物摄取量，瑜伽垫能辨识用户的练习，并能相应地调整灯光、温度和背景音乐。该技术还能用于老年护理，不显眼地监测药物和日常活动，协助老年人更长时间维持独立，而无需昂贵和侵入性的住院护理。

IDAct使用RFID读取器和价格仅几美分的无电池RFID卷标，可感知房间内人员的存在和移动，并藉由足够细节检测物体的移动，以确定对象是否移动了药瓶或煮饭。卷标可以贴纸形式贴附在任何物品上，RFID读取器则能集成到日常物品中。

IDAct能侦测到人在房屋里的梳头、喝水等行动

该团队为志愿者的公寓配备一系列RFID读取器，然后用RFID卷标标记家用物品来测试该技术。用户在家时，他们从每个房间收集了26小时的数据，并从空房间收集了2小时的数据作为对照。

该论文指出，在从10个志愿者、110个物品收集的26小时数据中，分析显示IDAct可检测到用户存在的准确度为96.7%，辨识24个不同日常活动的准确度得分为82.8%。

IDAct可检测从RFID卷标传回的讯号中的微小波动，以检测物体何时被移动或有人正在接触它。它还能检测房间电磁场的变化，以推断何时有人进入房间。然后，藉由现场计算机运行的机器学习算法来分析这些改进的讯号，推断房间中发生了什么。

在测试阶段，处理是在笔记本电脑上完成，但Sample预期必要的运算硬件最终将集成到RFID读取器。

该团队现在计划寻找可打造老年护理环境的技术的产业合作伙伴。该研究得到了英特尔(Intel)实验室的支持。