| 项目编号: | ITP/013/20LP |
| 项目标题: | 间歇性和丰富性信号环境中的IoT数据分析平台 |
| 研发单位: | LSCM 研发中心 |
| 概要: | 基于Beacon的监控器，可以跟踪老人家是否留在家里。但是，警报管理系统中存在一些虚报问题。需要对警报进行分析以确定虚假警报的模式和趋势，以减少将来虚假警报的数量。 另外，如果没有详细的数据分析，则很难微调确定何时触发警报的规则。这将导致参数设置得太宽，从而导致不必要的警报和案例的创建，需要对其进行检查和验证，从而导致将资源分配给冗余案例。 因此，该种子项目旨在了解和评估模式和趋势，以通过物联网部署减少警报数量，并推断出具有类似连接模式的过滤条件。通过了解连通性模式之间的关系，减少错误警报将减少后续验证所需的资源。它可以用于独居老人。这个系统对需要照顾这个独居老人的福利人群很有帮助。它可以减少他们的工作量。 为此，将基于对现有系统中过去数据的分析来开发错误警报检测器。使用机器学习和AI，错误警报检测器将在两个数据集中生成的警报之间推导模式，以制定错误警报的标准。使用仿真工具和AI算法，可以根据未来情况进行测试，以减少错误警报的数量。 |
| 项目统筹员: | 郑进雄博士 |
| 资助金额: | 港币二百二十九万 |
| 项目周期: | 2020年9月30日至2021年9月29日 |
