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Schutzengel

Aktivitätsüberwachung für allein lebende Senioren

19.12.2013
Ein RasPi, ein Arduino, ein Flusssensor, eine Webcam mit Mikro und etwas Python-Code sowie eine Spracherkennung bilden eine preiswerte, auf dem Wasserverbrauch basierende Aktivitätsüberwachung für alleinstehende Senioren.

Innerhalb der nächsten Jahre wird der Anteil der Menschen über 65 Jahre in unserer Gesellschaft so stark zunehmen, dass böse Zungen bereits von einem "Silbernen Tsunami" sprechen. Das Bundesamt für Statistik geht in seiner 12. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung davon aus, dass der Anteil der über 65-Jährigen im Jahr 2040 rund ein Drittel der deutschen Gesamtbevölkerung ausmacht [1]. In anderen Industrienationen ist eine ähnliche Entwicklung zu erwarten. Von den "jungen Alten" (65 bis 70 Jahre) werden bereits ungefähr 20 Prozent allein leben. Diese Zahl dürfte bei Männern mit zunehmendem Alter fast konstant bleiben. Bei Frauen erhöht sich aufgrund der unterschiedlichen Lebenserwartungen der Anteil der allein Lebenden auf 56 Prozent bei den über 80-Jährigen [2].

Stürze und die Angst vor Stürzen spielen in der Altersgruppe 65+ eine große Rolle. Verschiedene Studien zeigen, dass etwa ein Drittel der Betroffenen mindestens einmal pro Jahr stürzt, wobei fünf bis zehn Prozent der Stürze ernsthafte Folgen nach sich zieht. Das sind neben Knochenbrüchen und Kopfverletzungen lange Krankenhausaufenthalte, bleibende Einschränkungen und Tod, aber auch psychische Probleme.

Die Auslöser für Stürze gestalten sich vielfältig. Die Ursachen können Krankheiten wie Diabetes, Parkinson, Depression, Inkontinenz, Alzheimer oder physische Probleme wie eine schwach ausgeprägte Muskulatur, nachlassende Sehkraft, Verwirrung, Fußprobleme oder Untergewicht sein. Zu den weiteren Risikofaktoren zählen inaktives Verhalten, Medikamenteneinnahme und damit einhergehende Neben- oder Wechselwirkungen (verzögerte Reaktionen, niedriger Blutdruck), übermäßiger Alkoholgenuss, schlechtes Schuhwerk oder ungünstige Umgebungen mit glatten Fußböden beziehungsweise zu wenig Licht.

Allein Lebende, die nach einem Sturz aufgrund ihrer Verletzungen oder körperlichen Gebrechen nicht in der Lage sind, selbst aufzustehen und Hilfe zu holen, bleiben oft mehrere Stunden und länger unentdeckt ("Long Lie"). So werden pro Jahr 3,2 Prozent der allein Lebenden über 65 Jahre tot oder hilflos in ihren Wohnungen aufgefunden. Forscher stellten fest, dass die Hälfte der gestürzten Senioren, die lange hilflos auf dem Boden liegen, innerhalb eines halben Jahres versterben. Auch die psychischen Einschränkungen nehmen proportional zur Dauer der erlebten Hilflosigkeit zu.

An dem Problem tüfteln Wissenschaftler seit mehr als zwei Jahrzehnten. Bereits 1991 entstand ein aus Videoüberwachung und Beschleunigungssensoren bestehendes System, das helfen sollte, Stürze automatisch zu erkennen. In den darauf folgenden Jahren, besonders ab 1998, nahmen sich Wissenschaftler verschiedener Länder des Themas an und entwickelten verschiedene Technologien, die Stürze rechtzeitig erkennen und Helfer alarmieren sollen.

Entsprechende Lösungen setzen meist auf Beschleunigungssensoren, (3D-)Videoüberwachung sowie Bewegungs- und Drucksensoren. Es wurden aber auch schon Systeme mit NFC-Technik, Mikrofon-Arrays oder Sensoren an Gegenständen des täglichen Gebrauchs entwickelt und getestet. Die Verfahren fallen mit den Jahren immer ausgefeilter aus: So lässt sich inzwischen nicht nur feststellen, ob eine alleinstehende Person wohlauf ist, sondern auch, ob sie sich Tee oder Kaffee zum Frühstück kocht oder sich ihr Verhalten innerhalb eines mittelfristigen Zeitraums ändert, was ein Signal für beginnende Demenz sein könnte.

So ausgefeilt die ersonnenen Techniken sind, sie kranken in der Regel an mehreren Problemen: Sie erfordern Laborbedingungen, umfangreiche Umbauten der Wohnung, ein gehöriges Maß an technischem Verständnis oder eine Menge Geld – meist mehrere hundert oder gar tausende Euro. Preiswerte Lösungen, wie um den Hals getragene Alarmgeber oder umzuschnallende Beschleunigungssensoren scheitern oft an der Akzeptanz in der Zielgruppe, werden vergessen oder sind ganz einfach unpraktisch, weil sie etwa beim besonders sturzgefährlichen Duschen abgelegt werden müssen oder aktives Batteriemanagement erfordern.

Seheiah

Das hier vorgestellte System Seheiah [3] entstand im Rahmen eines Forschungsprojekts. Dessen Ziel war es, vor dem Hintergrund zunehmender Altersarmut und dem prognostizierten Mangel an Pflegekräften ein System für weniger als 100 Euro zu entwickeln, das auf dem täglichen Wasserverbrauch basierend diskret, wartungsarm und die Privatsphäre respektierend die Aktivität alleinstehender Personen überwacht und bei einem angenommenen Notfall Angehörige und Freunde informiert.

Es ist auch möglich, andere Ressourcen und Sensoren für die Aktivitätserkennung einzusetzen, aber der Wasserverbrauch scheint am einfachsten zu überwachen und am wenigsten störanfällig zu sein. Bei elektrischer Energie gibt es selbstständige Verbraucher wie Kühlschränke oder Luftentfeuchter, die mühsam herausgefiltert werden müssten. Bewegungsmelder, Lichtschranken oder Drucksensoren könnten durch Haustiere wie Hunde oder Wellensittiche irritiert werden.

Auf Hardwareseite basiert Seheiah auf einem Raspberry Pi Modell B, einem Arduino Uno, einem Flusssensor sowie einer USB-Webcam mit Mikrofon (Abbildung 1). Der Flusssensor wird hinter dem Hauptwasserschieber installiert, sodass sich auf einen Schlag alle Verbrauchsstellen beobachten lassen. Bei einer Wasserentnahme dreht sich innerhalb des Sensors ein kleiner Rotor. Ein integrierter Hall-Sensor registriert die Drehungen, die der Arduino liest und an den RasPi übermittelt. Die erfassten Werte sind dabei nachrangig: Der Flusssensor fungiert lediglich als Status-Sensor, der die Zustände "Wasser fließt" oder "Wasser fließt nicht" kennt.

Abbildung 1: Die Seheiah-Hardware: RasPi, Arduino Uno, Flusssensor und Webcam.

Neben dem Arduino hängt eine USB-Webcam mit integriertem Mikrofon am RasPi. Letztere dient der Sprachsteuerung und erstellt im Alarmfall ein Foto des Lebensraumes der alleinstehenden Person, das zusammen mit der Alarmmeldung versandt wird. Die gesamte Hardware kostet deutlich weniger als 100 Euro – wer kreativ ist und etwa anstelle des Flusssensors eine optische Maus als Sensor auf den Wasserzähler montiert, kann den Preis noch mehr drücken. Dem System liegen mehrere Anforderungen zugrunde:

  • die zu überwachende Person lebt in einer Einzimmerwohnung,
  • lebt einen geregelten Tagesablauf,
  • hat Freunde und Familie, und
  • verfügt über einen zuverlässigen Internetzugang.

Die Grundidee basiert darauf, dass Menschen über den Tag verteilt jede Menge Wasser verbrauchen, etwa für Toilettengänge, Körperhygiene, Nahrungszubereitung, Abwaschen, Blumengießen und anderes mehr. Über die mit dem Wasserverbrauch verbundenen Tätigkeiten lässt sich folglich feststellen, ob eine Person aktiv ihrem Tagesrhythmus nachgeht oder handlungsunfähig in der Wohnung liegt.

Um einen Notfall zu erkennen, speichert Seheiah für eine definierte Anzahl von Tagen ein aus Startzeit und Dauer der Wasserentnahmen bestehendes Ereignistupel in einer SQLite-Datenbank und erlernt so den Tagesrhythmus des alleinstehenden Rentners. Dabei akzeptiert es gewisse Toleranzen, sodass der Senior nicht täglich genau um 7 Uhr unter der Dusche stehen muss, um einen Alarm zu vermeiden, sondern beispielsweise zwischen 6:45 und 7:15 Uhr.

Bei der Auswertung unterscheidet Seheiah zudem zwischen Wochentagen sowie Wochenenden. Eine Aufzeichnungszeit von 10 Tagen würde daher zehn Wochentage und fünf Wochenenden umfassen, also insgesamt 20 Tage. Mittels der Anzahl der aufgezeichneten Tage kann Seheiah neues Verhalten schnell lernen, etwa wenn der Senior in der dunklen Jahreszeit eine halbe Stunde länger schläft.

Basierend auf den gespeicherten Werten prüft das System regelmäßig die Wahrscheinlichkeit eines Wasserverbrauchs innerhalb des erwähnten, frei wählbaren Intervalls. Die Höhe der Wahrscheinlichkeit lässt sich ebenfalls frei wählen, sodass selten auftretende Ereignisse nicht berücksichtigt werden.

Bei der Auswertung bildet Seheiah Intervalle mit einer Länge von l Sekunden. Tritt innerhalb eines Intervalls mindestens einmal eines der überwachten Ereignisse ein, gilt dieser Wert für das gesamte Intervall. Auf diesem Weg fasst Seheiah auch viele kurze, rasch aufeinanderfolgende Ereignisse zusammen. Mindestens drei aufeinanderfolgende Intervalle bilden einen "Verhaltensvektor" für die zurückliegenden n mal l Sekunden. Die Anzahl der Intervalle ("Intervallquantum" n) lässt sich prinzipiell frei wählen, sollte aber nicht zu groß ausfallen. Der Faktor n*l bildet auch die oben erwähnte Toleranz ab, indem er das Verhalten in der Vergangenheit mit dem aktuellen Verhalten abgleicht.

Neben dem in der Datenbank abgefragten Verhalten für das letzte Intervallquantum prüft Seheiah auch, ob gerade Wasser fließt. Die Daten schreibt es erst in die Datenbank, wenn der Wasserfluss beendet wurde, weshalb zu prüfen ist, ob und gegebenenfalls wie lange der Sensor bereits eine Aktivität feststellt.

Dazu ein Beispiel: Bei einem Intervall von 300 Sekunden und einem Verhaltensvektor von drei Intervallen prüft Seheiah bei einem möglichen abweichenden Verhalten zum Zeitpunkt t anhand der Aufzeichnungen, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Verhalten auftreten kann. Bei der Datenabfrage sucht es jedoch im Zeitraum t ± (n*l) Sekunden – also eine Viertelstunde vor und nach dem aktuellen Zeitpunkt – nach Sensoraktivitäten.

Kritische Ereignisse ausmachen

Entnimmt der Senior innerhalb eines Beobachtungszeitraumes Wasser, lässt dieses aber nicht die ganze Zeit fließen, geht es ihm vermutlich gut. Kritisch sind solche Fälle, in denen kein Wasser fließt oder in denen lange Wasser fließt (etwa, weil der Beobachtete in der Dusche gestürzt ist). Um kritische Fälle zu erkennen, normiert Seheiah den Verhaltensvektor und nimmt anschließend eine Fallunterscheidung vor.

Dazu fragt es für jeden Wert im Verhaltensvektor in der Datenbank ab, wie es zu diesem Zeitpunkt in der Vergangenheit aussah. Dabei berücksichtigt es sowohl die Toleranz als auch den Unterschied zwischen Wochentagen und Wochenenden oder Feiertagen. Alle gefundenen Ereignisse im Zeitraum t ± (n*l) Sekunden summiert Seheiah und teilt den Wert durch die Anzahl beobachteter Tage. So bildet es die Laplace-Wahrscheinlichkeit P(e_t).

Beim "idealen" Rentner, der jeden Tag daheim ist und zur selben Zeit innerhalb des Toleranzzeitraumes Wasser verbraucht, beträgt die Laplace-Wahrscheinlichkeit 1, im wirklichen Leben fällt sie meist geringer aus. Darum nutzt Seheiah einen Schwellwert für ziemlich sicheres Verhalten, der auch berücksichtigt, dass der Senior mal verschläft oder der geregelte Tagesablauf vereinzelt abweicht. Bei einer Wahrscheinlichkeit unterhalb dieses Schwellwerts berücksichtigt Seheiah die Ereignisse nicht. Das unterbindet, dass selten auftretende Ereignisse (Besuch geht auf Toilette, schwitzende Bauarbeiter bitten um ein Glas Wasser etc.) gewertet werden.

Die Wahrscheinlichkeitswerte erfasst Seheiah in einem "historischen Verhaltensvektor", den es anschließend mittels Kosinus-Ähnlichkeit mit dem normalen Verhaltensvektor vergleicht. Auch hier kommt zur Erkennung unüblichen Verhaltens ein Schwellwert zum Einsatz, der mit der Anzahl der betrachteten Intervalle n korreliert. Für den Standardwert n=3 wäre beispielsweise 0,7 ein guter Ausgangsschwellwert. Tritt mehrmals 3n Intervalle hintereinander eine Laplace-Wahrscheinlichkeit unterhalb des Schwellwerts auf, stößt Seheiah die Alarmkaskade an (Abbildung 2).

Abbildung 2: Das Flussdiagramm der Sturzerkennung von Seheiah.

Es ist möglich, das System über Abwesenheit zu informieren. Verabschiedet sich der Senior beim Verlassen der Wohnung höflich mit "Seheiah bye bye", wertet das System kritische Ereignisse nicht aus. Jede spätere Wasserentnahme aktiviert es automatisch wieder.

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