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Activity Recognition for Smart Building Application Using Complex Event Processing Approach
Activity recognition has become one of the most interesting and challenging subjects in performing surveillance or monitoring of smart building system. Although there are several systems already available in the market, limitations and several unresolved issues remain, especially when it involves complex engineering applications. As such, activity recognition is purposely incorporated in the smart system to detect simple and complex events that happen in the building. In all existing event detections, the complex event processing (CEP) approach has been used for the detection of complex events. The CEP is capable of abstracting meaningful events from various and heterogeneous data sources, filtering and processing both simple and complex events, as well as, producing fast mitigation action based on specific scenarios. The work reported in this paper intends to explain in detail on the development of activity recognition application using CAISER™ and NESPER© platform as well as the complex event detection that uses the CEP approach. In assessing the system performance, Matthew Coefficient Correlation (MCC) has been used as the main performance parameter. Results obtained showed that the Temporal Constraint Template Match Detector (TCD) is more accurate, stable and better in complex event detection compared to NESPER© detector
A semantic concept for the mapping of low-level analysis data to high-level scene descriptions
Zusammen mit dem wachsenden Bedarf an Sicherheit wird eine zunehmende Menge
an Überwachungsinhalten geschaffen. Um eine schnelle und zuverlässige Suche
in den Aufnahmen hunderter oder tausender in einer einzelnenEinrichtung
installierten Überwachungssensoren zu ermöglichen, istdie Indizierung
dieses Inhalts im Voraus unentbehrlich. Zu diesem Zweckermöglicht das
Konzept des Smart Indexing & Retrieval (SIR) durch dieErzeugung von
high-level Metadaten kosteneffiziente Suchen. Da es immerschwieriger wird,
diese Daten manuell mit annehmbarem Zeit- und Kostenaufwandzu generieren,
muss die Erzeugung dieser Metadaten auf Basis vonlow-level Analysedaten
automatisch erfolgen.Während bisherige Ansätze stark domänenabhängig sind,
wird in dieserArbeit ein generisches Konzept für die Abbildung der
Ergebnisse von lowlevelAnalysedaten auf semantische Szenenbeschreibungen
präsentiert. Diekonstituierenden Elemente dieses Ansatzes und die ihnen
zugrunde liegendenBegriffe werden vorgestellt, und eine Einführung in ihre
Anwendungwird gegeben. Der Hauptbeitrag des präsentierten Ansatzes sind
dessen Allgemeingültigkeit und die frühe Stufe, auf der der Schritt von der
low-levelauf die high-level Repräsentation vorgenommen wird. Dieses
Schließen in derMetadatendomäne wird in kleinen Zeitfenstern durchgeführt,
während dasSchließen auf komplexeren Szenen in der semantischen Domäne
ausgeführtwird. Durch die Verwendung dieses Ansatzes ist sogar eine
unbeaufsichtigteSelbstbewertung der Analyseergebnisse möglich