| 項目編號: | ITP/013/20LP |
| 項目標題: | 間歇性和豐富性信號環境中的IoT數據分析平台 |
| 研發單位: | LSCM研發中心 |
| 概要: | 基於Beacon的監控器，可以跟踪老人家是否留在家裡。但是，警報管理系統中存在一些虛報問題。需要對警報進行分析以確定虛假警報的模式和趨勢，以減少將來虛假警報的數量。 另外，如果沒有詳細的數據分析，則很難微調確定何時觸發警報的規則。這將導致參數設置得太寬，從而導致不必要的警報和案例的創建，需要對其進行檢查和驗證，從而導致將資源分配給冗餘案例。 因此，該種子項目旨在了解和評估模式和趨勢，以通過物聯網部署減少警報數量，並推斷出具有類似連接模式的過濾條件。通過了解連通性模式之間的關係，減少錯誤警報將減少後續驗證所需的資源。它可以用於獨居老人。這個系統對需要照顧這個獨居老人的福利人群很有幫助。它可以減少他們的工作量。 為此，將基於對現有系統中過去數據的分析來開發錯誤警報檢測器。使用機器學習和AI，錯誤警報檢測器將在兩個數據集中生成的警報之間推導模式，以製定錯誤警報的標準。使用仿真工具和AI算法，可以根據未來情況進行測試，以減少錯誤警報的數量。 |
| 項目統籌員: | 鄭進雄博士 |
| 資助金額: | 港幣二百二十九萬 |
| 項目週期: | 2020年9月30日至2021年9月29日 |
