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2020 Report Restricted

KI-FOOT - Report sui dispositivi sensoristici e analisi dei risultati dei test
Tognetti A., Carbonaro N., Palumbo F., La Rosa D., Barsocchi P., Furfari F., Potortì F., Cassarà P.
Lo scopo di questo documento è riportare la descrizione delle attività progettuali svolte al fine di identificare e validare le soluzioni sensoristiche da integrare nella calzatura. In particolare, tenendo in considerazione le specifiche fornite nel precedente documento D1.1, sono stati considerati due tipologie di sensori: 1) sensori piezoresistivi per la rilevazione della forza di contatto piede-suolo; 2) sensori inerziali per l'analisi dinamica dei movimenti effettuati dal piede durante la camminata. Di queste due categorie di sensori vengono mostrate le principali caratteristiche, il loro principio di funzionamento e i risultati dei test effettuati.Source: KI-FOOT, Deliverable D2.2, 2020

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2020 Report Restricted

KI-FOOT - Integrazione del sistema nella calzatura
Carlos Srl, Adatec Srl, Palumbo F., La Rosa D., Cassarà P.
Il documento descrive l'integrazione finale del sistema di acquisizione dei dati nella calzatura e degli algoritmi di estrazione delle features con il database e l'interfaccia web di visualizzazione delle informazioni.Source: KI-FOOT, Deliverable D5.1, 2020

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2020 Report Restricted

KI-FOOT - Risultati dei test in laboratorio ed in condizioni reali
Ortopedia Michelotti, Carlos Srl, Adatec Srl, Unipi, Palumbo F., La Rosa D., Cassarà P.
Il documento descrive i risultati dell'attività di test delle calzature sensorizzate durante l'utilizzo in condizioni reali. I test si sono svolti sia all'interno di uno studio di analisi medica podologica (con utenti che non presentavano delle difficoltà di deambulazione), sia lasciando il sistema in comodato d'uso ad un utente che ha potuto utilizzarlo per 10 gg durante le attività di vita quotidiana.Source: KI-FOOT, Deliverable D5.2, 2020

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2019 Report Restricted

INTESA - Test ed integrazione del sistema per il monitoraggio della qualità e durata del sonno
Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
In questo documento sono riportate le attività svolte nell'ambito dell'OO4 durante il secondo anno del progetto INTESA, mirate alla finalizzazione del sistema integrato di monitoraggio della qualità e durata del sonno. Durante questo periodo, partendo dall'architettura del sistema definita nel precedente documento D4.1.1, si è conclusa l'attività di sviluppo e sono stati effettuati i test per la verifica delle funzionalità del sistema e l'integrazione con gli altri componenti della piattaforma INTESA.Source: Project report, INTESA, Deliverable D4.1.2, 2019

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2019 Report Restricted

INTESA - Test ed integrazione del sistema per l'analisi stabilometrica
Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
In questo documento sono riportate le attività svolte nell'ambito dell'OO4 durante il secondo anno del progetto INTESA. In questo periodo, partendo dall'architettura del sistema definita nel precedente documento D4.4.1, si è conclusa l'attività di sviluppo e sono stati effettuati i test per la verifica delle funzionalità del sistema e l'integrazione con gli altri componenti della piattaforma INTESA. Il sistema è stato installato con successo presso la RSA ed è rimasto attivo durante tutto il periodo di sperimentazione permettendo agli operatori ed al personale medico di attuare gli esercizi proposti dal protocollo INTESA con i soggetti partecipanti e fornendo ai servizi di monitoraggio di lungo periodo le informazioni raffinate previste.Source: Project report, INTESA, Deliverable D4.4.2, 2019

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2019 Report Restricted

INTESA - Risultati della validazione e sperimentazione del dimostratore
Magrini M., Coscetti S., Palumbo F., La Rosa D., Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Valerio L., Bruno R., Campana M. G., Dolciotti C., Esa Systems S. R. L., Kell S. R. L.
In questo documento si descrive la fase di validazione e sperimentazione del dimostratore su utenti reali. ln particolare, si descrivono le varie fasi della sperimentazione e le performance ottenute dai vari sistemi di monitoraggio ed analisi di lungo periodo sui dati raccolti nel periodo di sperimentazione, che include la assistenza agli utenti primari reali e l'interazione con utenti secondari (caregiver).Source: Project report, INTESA, Deliverable D6.1, 2019

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2019 Report Restricted

KI-FOOT - Definizione dei requisiti e del design del prototipo
Palumbo F., Barsocchi P., Furfari F., Potortì F., Gotta A., Miori V., La Rosa D., Cassarà P., Tognetti A., Pellizzon M., Campigli L., Tesconi M., Zupone G., Petruzzi L.
Il documento contiene l'analisi dei requisiti del progetto e la definizione dei parametri biometrici/biomeccanici da rilevare, della piattaforma sensoristica necessaria, dell'interfaccia utente e il database per la memorizzazione delle informazioni.Source: Project report, KI-FOOT, Deliverable D1.1, 2019

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2019 Report Restricted

KI-FOOT - Report sulla definizione delle tecnologie di analisi dati e signal processing
Palumbo F., Barsocchi P., Furfari F., Potortì F., Gotta A., Miori V., La Rosa D., Cassarà P.
Lo scopo di questo documento è la rassegna dello stato dell'arte delle tecniche per l'analisi del cammino, in particolare per l'estrazione degli indicatori individuati nel precedente documento D1.1. Inoltre, considerando i sensori selezionati per l'installazione nella scarpa, sono illustrate le metodologie per adattare gli algoritmi disponibili in letteratura al contesto di Ki-Foot.Source: Project report, KI-FOOT, Deliverable D2.1, 2019

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2019 Report Restricted

INTESA - Test dei servizi di monitoraggio di lungo periodo ed interazione sociale
Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Valerio L., Bruno R., Campana M. G., Palumbo F., Baronti P., Crivello A., Ferro E., Furfari F., Potortì F., Russo D., La Rosa D.
Questo documento ha lo scopo di presentare i risultati dei test dei sistemi di monitoraggio di lungo periodo (come specificato nelle attività dell'OO5), con particolare riferimento agli algoritmi per l'identificazione degli indicatori di salute e benessere derivati dai monitoraggi di breve periodo che hanno permesso di effettuare un'analisi su lungo periodo per i soggetti volontari coinvolti. Inoltre, si presentano i dettagli della valutazione sperimentale del servizio di monitoraggio nutrizionale e composizione corporea, dei fattori di stress e delle interazioni sociali.Source: Project report, INTESA, Deliverable D5.3, 2019

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2019 Report Restricted

Progetto SIGS - Architettura del Sistema (D3.1)
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., Furfari F., Di Giandomenico F., La Rosa D., Mavilia F., Miori V., Potortì F., Ancillotti E., Bolettieri S., Borgia E., Bruno R., Piscione P., Valerio L.
In questo documento presentiamo i risultati dell'Attività 3.1: "Definizione dell'architettura del sistema ICT per la gestione del sistema edificio". In particolare, viene definita l'architettura generale della piattaforma ICT per la raccolta e gestione dei dati da dispositivi IoT. Inoltre, sono presentate le tecnologie principali che costituiscono la piattaforma ICT, sia in termini di protocolli di comunicazione che di piattaforma software per la gestione ed erogazione di servizi ad applicazioni distribuite. Infine, vengono presentati i modelli di interazione fra le varie componenti che costituiscono la piattaforma ICT e gli attori del sistema.Source: Project report, SIGS, Deliverable D3.1, 2019

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2019 Report Restricted

Progetto SIGS - Sistema di raccolta ed elaborazioni dati (D3.2)
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., Furfari F., Di Giandomenico F., La Rosa D., Mavilia F., Miori V., Potortì F., Ancillotti E., Bolettieri S., Borgia E., Bruno R., Piscione P., Valerio L.
In questo documento presentiamo i risultati dell'Attività 3.2: "Sviluppo della sensoristica per il monitoraggio dei consumi energetici" e dell'Attività 3.3: "Sviluppo del middleware di comunicazione e di gestione di grossi volumi da sensori eterogenei ". In particolare, vengono presentati i vari standard di comunicazione radio per dispositivi IoT che sono stati integrati nella nostra piattaforma, e per ogni tecnologia vengono descritti i sensori ed attuatori che sono integrati nella piattaforma. Inoltre, viene descritta l'architettura software dei componenti che permettono di integrare le diverse tecnologie di comunicazione IoT (ZigBee, ZWave e 6LoWPAN) con il Middleware di comunicazione e gestione dei dati di tipo publish/subscribe che è stato adottato come riferimento per la piattaforma ICT di raccolta e gestione dei dati. Infine, viene descritta l'architettura software della dashboard, cioè una applicazione web il cui scopo principale è la visualizzazione e manipolazione, attraverso un'interfaccia web, delle serie temporali e dei metadati dei dispositivi (sensori e attuatori) di una rete di sensori.Source: Project report, SIGS, Deliverable D3.2, 2019

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2019 Journal article Open Access OPEN

E-Cabin: a software architecture for passenger comfort and cruise ship management
Barsocchi P., Ferro E., La Rosa D., Mahroo A., Spoladore D.
A cruise ship is a concentrate of technologies aimed at providing passengers with the best leisure experience. As tourism in the cruise sector increases, ship owners turned their attention towards novel Internet of things solutions able, from one hand, to provide passengers with personalized and comfortable new services and, from the other hand, to enable energy saving behaviors and a smart management of the vessel equipment. This paper introduces the E-Cabin system, a software architecture that leverages sensor networks and reasoning techniques and allows a customized cabin indoor comfort. The E-Cabin architecture is scalable and easily extendible; sensor networks can be added or removed, rules can be added to/changed in the reasoner software, and new services can be supported based on the analysis of the collected data, without altering the system architecture. The system also allows the ship manager to monitor each cabin status though a simple and intuitive dashboard, thus providing useful insights enabling a smart scheduling of maintenance activities, energy saving, and security issues detection. This work delves into the E-Cabin's system architecture and provides some usability tests to measure the dashboard's efficacy.Source: Sensors (Basel) 19(22) (2019). doi:10.3390/s19224978
DOI: 10.3390/s19224978

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2019 Journal article Open Access OPEN

Experimenting mobile and e-health services with frail MCI older people
Delmastro F., Dolciotti C., La Rosa D., Di Martino F., Magrini M., Coscetti S., Palumbo F.
The ageing population has become an increasing phenomenon world-wide, leading to a growing need for specialised help. Improving the quality of life of older people can lower the risk of depression and social isolation, but it requires a multi-dimensional approach through continuous monitoring and training of the main health domains (e.g., cognitive, motor, nutritional and behavioural). To this end, the use of mobile and e-health services tailored to the user's needs can help stabilise their health conditions, in terms of physical, mental, and social capabilities. In this context, the INTESA project proposes a set of personalised monitoring and rehabilitation services for older people, based on mobile and wearable technologies ready to be used either at home or in residential long-term care facilities. We evaluated the proposed solution by deploying a suite of services in a nursing home and defining customised protocols to involve both guests (primary users) and nursing care personnel (secondary users). In this paper, we present the extended results obtained after the one-year period of experimentation in terms of technical reliability of the system, Quality of Experience, and user acceptance for both the user categories.Source: Information (Basel) 10 (2019). doi:10.3390/info10080253
DOI: 10.3390/info10080253

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2019 Conference article Open Access OPEN

Detecting User's Behavior Shift with Sensorized Shoes and Stigmergic Perceptrons
Barsocchi P., Carbonaro N., Cimino M. G. C. A., Rosa D. L., Palumbo F., Tognetti A., Vaglini G.
As populations become increasingly aged, health monitoring has gained increasing importance. Recent advances in engineering of sensing, processing and artificial learning, make the development of non-invasive systems able to observe changes over time possible. In this context, the Ki-Foot project aims at developing a sensorized shoe and a machine learning architecture based on computational stigmergy to detect small variations in subjects gait and to learn and detect users behavior shift. This paper outlines the challenges in the field and summarizes the proposed approach. The machine learning architecture has been developed and publicly released after early experimentation, in order to foster its application on real environments.Source: 2019 IEEE 23rd International Symposium on Consumer Technologies (ISCT), pp. 265–268, Ancona, Italy, 19-21/6/2019
DOI: 10.1109/isce.2019.8901007

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2018 Journal article Open Access OPEN

Sleep behavior assessment via smartwatch and stigmergic receptive fields
Alfeo A., Barsocchi P., Cimino M., La Rosa D., Palumbo F., Vaglini G.
Sleep behavior is a key factor in maintaining good physiological and psychological health. A well-known approach to monitor sleep is polysomnography. However, it is costly and intrusive, which may disturb sleep. Consequently, polysomnography is not suitable for sleep behavior analysis. Other approaches are based on actigraphy and sleep diary. Although being a good source of information for sleep quality assessment, sleep diaries can be affected by cognitive bias related to subject's sleep perception, while actigraphy overestimates sleep periods and night-time disturbance compared to sleep diaries. Machine learning techniques can improve the objectivity and reliability of the observations. However, since signal morphology vary widely between people, conventional machine learning is complex to set up. In this regard, we present an adaptive, reliable, and innovative computational approach to provide per-night assessment of sleep behavior to the end-user. We exploit heartbeat rate and wrist acceleration data, gathered via smartwatch, in order to identify subject's sleep behavioral pattern. More specifically, heartbeat rate and wrist motion samples are processed via computational stigmergy, a bio-inspired scalar and temporal aggregation of samples. Stigmergy associates each sample to a digital pheromone deposit (mark) defined in a mono-dimensional space and characterized by evaporation over time. As a consequence, samples close in terms of time and intensity are aggregated into functional structures called trails. The stigmergic trails allow to compute the similarity between time series on different temporal scales, to support classification or clustering processes. The overall computing schema includes a parametric optimization for adapting the structural parameters to individual sleep dynamics. The outcome is a similarity between sleep nights of the same subject, to generate clusters of nights with different quality levels. Experimental results are shown for three real-world subjects. The resulting similarity is also compared with the dynamic time warping, a popular similarity measure for time series.Source: Personal and ubiquitous computing (Internet) 22 (2018): 227–243. doi:10.1007/s00779-017-1038-9
DOI: 10.1007/s00779-017-1038-9

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2018 Report Closed Access

E-Cabin - Sviluppo e test in laboratorio dei sistemi di monitoraggio (fase 1)
Ferro E., Barsocchi P., Mavilia F., La Rosa D., Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Galassi C., Baldisserri C., Dessi D., Passacantili F., Ravazzani P., Chimienti A., Nerino R., Pettiti G., Piotto M., Rampa V., Savazzi S., Masini B., Bazzi A., Strambini L., Tognola G., Zanella A., Liberati A., Parazzini M., Bosisio A.
In questo documento è descritta la prima fase dello sviluppo e test di laboratorio dei vari sistemi di monitoraggio che caratterizzano l'ambiente e-CABIN. In particolare, nella Sezione 1 sono descritte le fasi di sviluppo delle tecnologie e la progettazione dei sistemi per il recupero dell'energia, mentre nelle Sezioni 2 e 3, è descritto, rispettivamente, lo sviluppo dei sistemi di monitoraggio ambientale e delle condizioni fisiologiche e attività dei passeggeri.Source: Project report, E-CABIN, Deliverable D2.3, pp.1–119, 2018

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2018 Conference article Open Access OPEN

INTESA: an integrated ICT solution for promoting wellbeing in older people
Barcaro U., Barsocchi P., Crivello A., Delmastro F., Di Martino F., Distefano E., Dolciotti C., La Rosa D., Magrini M., Palumbo F.
As populations become increasingly aged, it is more important than ever to promote "Active Ageing" life styles among older people. Age-related frailty can influence an individual's physiological state making him more vulnerable and prone to dependency or reduced life expectancy. These health issues contribute to an increased demand for medical and social care, thus economic costs. In this context, the INTESA project aims at developing a holistic solution for older adults, able to prolong their functional and cognitive capacity by empowering, stimulating, and unobtrusively monitoring the daily activities according to well-defined "Active Ageing" life-style protocols.Source: AI*AAL.it 2017 Artificial Intelligence for Ambient Assisted Living, pp. 102–117, Bari, Italy, 16-17/11/2017

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2018 Conference article Open Access OPEN

Environmental monitoring system in a cruise ship cabin
Baronti P., Barsocchi P., Ferro E., La Rosa D., Nerino R., Piotto M., Ravazzani P., Tognola G., Celotti D., Guglia P.
Data collected in a cruise ship cabin from a monitoring system can be used for various scenarios, such as the energy waste reduction and the passenger wellness & comfort. Although the reference scenarios are out of the scope of this paper, we concentrate on presenting an effective and efficient monitoring system. In this context, we describe an environmental monitoring system for a closed environment, based on heterogeneous sensor networks, and a minimal invasiveness approach for a robust monitoring of sleep quality, which integrates signals from different types of sensors to estimate physiological parameters.Source: NAV 2018 - 19th International Conference on Ship & Maritime Research, pp. 623–630, Trieste, Italy, 20-22 June 2018
DOI: 10.3233/978-1-61499-870-9-623

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2018 Contribution to book Open Access OPEN

Understanding human sleep behaviour by machine learning
Crivello A., Palumbo F., Barsocchi P., La Rosa D., Scarselli F., Bianchini M.
Long term sleep quality assessment is essential to diagnose sleep disorders and to continuously monitor the health status. However, traditional polysomnography techniques are not suitable for long-term monitoring, whereas, methods able to continuously monitor the sleep pattern in an unobtrusive way are needed. In this paper, we present a general purpose sleep monitoring system that can be used for the pressure ulcer risk assessment, to monitor bed exits, and to observe the influence of medication on the sleep behaviour. Moreover, we compare several supervised learning algorithms in order to determine the most suitable in this context. Experimental results obtained by comparing the selected supervised algorithms show that we can accurately infer sleep duration, sleep positions, and routines with a completely unobtrusive approach.Source: Cognitive Infocommunications, Theory and Applications, edited by Klempous Ryszard, Nikodem Jan, Barany Péter Zoltán, pp. 227–252. Switzerland: Springer International Publishing, 2018
DOI: 10.1007/978-3-319-95996-2

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2018 Contribution to conference Open Access OPEN

UAV and multimodal image analysis for power line monitoring
Bacco M., Benassi A., Berton A., Gotta A., Jalil B., La Rosa D., Leone G. R., Martinelli M., Moroni D., Pascali M. A., Salvetti O.
In this presentation (delivered at DREIS held in Rome on April 17, 2018) we show the activities carried out at CNR-ISTI concerning the use of UAVs and multimodal image analysis for power line inspection. The work here presented has been partially supported by "SCIADRO", a project funded by the Tuscany Region under the PAR FAS program.Source: DREIS 2018 - DJI event on drones in research and energy industrial applications, CNR, Roma, Italy, 17 April 2018
DOI: 10.5281/zenodo.2560893
DOI: 10.5281/zenodo.2560892

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