Forschungsfragen: Wie können aktuelle Entwicklungsdynamiken im Bereich assistiver Technologien zur häuslichen Unterstützung und Pflege älterer Menschen in Bezug auf das innovatorische Handeln erklärt werden? Welche Auswirkungen ergeben sich durch den zunehmenden Einsatz von AAL-Technologien auf die Zielgruppe? Anhand dieser beiden Forschungsfragen wurde mithilfe qualitativer Methoden empirischer Sozialforschung untersucht, wie sich Ambient Assisted Living (AAL) im Freistaat Sachsen entwickelt. Dafür wurden forschungsleitende Hypothesen ausgearbeitet, die mit Expert*innen aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft diskutiert und anschließend inhaltsanalytisch ausgewertet wurden. Als Ausblick auf die Untersuchungsergebnisse sind insbesondere die charakteristischen Handlungslogiken der Akteursfelder zu nennen, die bewusst oder unbewusst in die Entwicklungspraxis transportiert werden. Durch wechselseitige Erwartungsdynamiken in der AAL-Entwicklung hat sich ein stabiles Innovationssystem etabliert, das versucht auf die Auswirkungen des demografischen Wandels durch Technologie zu reagieren. Assistive Systeme sollen die Autonomie älterer Menschen erhalten, indem sie den längeren Verbleib in der Wohnung ermöglichen – so wie es dem Wunsch der meisten Menschen entspricht.:1. Einführung 1.1 Ambient Assisted Living (AAL) 1.2 Forschungsregion Sachsen 1.3 Aufbau der Arbeit Theoretischer Teil 2. Dimensionen der AAL-Entwicklung 2.1 Techniksoziologische Innovationsforschung 2.2 Innovationsnetzwerke 2.3 Modernisierungstheorie: Sozialer Wandel und Haushaltstechnik 2.4 Technikakzeptanz 2.5 Der AAL-Markt 2.5.1 Forschungsmarkt 2.5.2 Absatzmarkt 2.6 Forschungsfragen und Hypothesen Empirischer Teil 3. Forschungsdesign 3.1 Methodik 3.2 Forschungsfeld 3.3 Zugang zum Feld 3.4 Interviewleitfaden 4. Präsentation der Ergebnisse 4.1 Expert/innen 4.2 Interviewsituation 4.3 Datenaufbereitung 4.4 Strukturierende Inhaltsanalyse nach Mayring 4.4.1 Typisierungsdimensionen 4.4.2 Kategoriensystem 4.5 Interpretation der Daten 4.5.1 Innovatorisches Handeln 4.5.2 Staatliche Förderung 4.5.3 Marktdynamiken 4.5.4 Auswirkungen auf die Zielgruppe 4.6 Zusammenfassung der Auswertungsergebnisse Diskussionsteil 5. Diskussion 5.1 Rückbezug auf Theorieansätze und Hypothesen 5.2 Methodologische Diskussion Schlussfolgerungen 6. Fazit 7. Ausblick 8. Literatur Anhang Anhang 1) Förderschwerpunkte der EU-Strukturfonds EFRE und ESF Anhang 2) Leitfäden für Interviews mit Expert/innen Anhang 3) Ergebnisse der Interviewauswertung

Die zunehmende Überalterung der Bevölkerung in Europa und speziell in Deutschland stellt die Gesellschaft vor große personelle und finanzielle Herausforderungen. Diese Problematik wird im Forschungsfeld Ambient Assisted Living (AAL) adressiert. AAL hat die Zielsetzung, ältere Menschen bei Aktivitäten des täglichen Lebens zu unterstützen. Ein wesentliches Element hierbei ist die Vernetzung verschiedener Systeme im Haushalt, sodass das Verhalten einer Person erfasst werden kann. Angehörige und medizinisches Personal können somit im Notfall automatisiert verständigt werden. Hierfür ist das Monitoring von Vitalparametern ein wichtiger Baustein, da damit der momentane Gesundheitszustand einer Person erfasst und analysiert werden kann. Konventionelle Systeme zur Bestimmung von Vitalparametern erfordern eine direkte Applizierung am Körper und werden häufig als störend empfunden. Verfahren, welche auf einer kontaktlosen, optischen Erkennung von Vitalparametern mittels Bildverarbeitung basieren, können diese Problematik lösen. Allerdings sind bestehende Verfahren eher ungeeignet, da sie die notwendigen Anforderungen an Genauigkeit und Robustheit nicht erfüllen. Diese Dissertation leistet einen Beitrag, um diese Lücke zu schließen und genaue, robuste Verfahren zur Bestimmung von Vitalparametern mit intelligenten Verfahren der Bildverarbeitung zu untersuchen. Hierfür werden die Vitalparameter der Herzfrequenz, der Respirationsfrequenz und der Sauerstoffsättigung analysiert. Auf Grundlage einer Quantifizierung der beiden stärksten Störquellen, der Intensitäts- und Bewegungsartefakte, wird ein neues Verfahren, die Ratio-Methode, zur Herzfrequenzbestimmung vorgestellt. Zur Beseitigung dieser beiden Störquellen wird ein weiteres Verfahren präsentiert, welches auf einem individuellen, situationsabhängigen Hautfarbenmodell, einem erweiterten KLT-Tracking, einer ICA, einer Kanalextraktion sowie einer adaptiven Filterung beruht. Aus der Evaluierung geht hervor, dass der gemittelte RMSE für alle Szenarien stets unter einer Schwelle von 3 BPM liegt. Die Ermittlung der Respirationsfrequenz im sichtbaren Wellenlängenbereich wird mit Methoden des optischen Flusses, einer PCA sowie einer FFT analysiert. Es wird gezeigt, dass sich der gemittelte RMSE für alle Testfälle unterhalb von 2,5 Atemzyklen pro Minute befindet. Als weiterer Vitalparameter wird die Sauerstoffsättigung untersucht. Dabei werden sowohl Systeme bestehend aus einer Kamera als auch aus zwei Kameras betrachtet. Neben dem sichtbaren Wellenlängenbereich wird die Vitalparameterbestimmung auch im mittleren Infrarotbereich analysiert. Die Untersuchung fokussiert sich dabei auf die Vitalparameter der Respirations- und der Herzfrequenz. Um die Einsatzfähigkeit von Vitalparametern im Bereich AAL realistisch zu evaluieren, werden Messungen in der AAL-Testwohnung der TU Chemnitz durchgeführt und analysiert. Dabei hat sich herausgestellt, dass sowohl die Herz- als auch die Respirationsfrequenz zuverlässig erfasst werden können. Zudem wird gezeigt, dass neben perspektivischen Kameras auch omnirektionale Kameras zur Bestimmung von Vitalparametern geeignet sind. In einer weiteren Untersuchung erfolgt die Analyse für die Vitalparameterbestimmung bei Dunkelheit im nahen Infrarotbereich. Neben dem Bereich AAL eröffnen sich weitere Anwendungsszenarien auf den folgenden Feldern: Fahrerüberwachung im Fahrzeug, Detektion des plötzlichen Kindstods, E-Rehabilitation und Triage im Krankenhaus. / Europe, in particular Germany, is facing the problem of a steadily ageing society. This development goes hand in hand with a higher demand for technical assistance systems, which can assist elderly people with their self-determined living. A key element is the interconnection of different systems in the home environment in order to recognise the behaviour of a person. In case of an emergency, relatives and medical personnel can be notified automatically. In order to ensure that functionality, the monitoring of vital parameters is a crucial element to determine and to analyse the health status of a person. Conventional systems that determine vital parameters require body contact and are therefore uncomfortable for the person who wars such as system. In contrast to that, contact-less optical methods based on image processing do not share these problems. However, existing methods in this field do not fulfil the requirements regarding accuracy and robustness. This thesis contributes to close this gap by investigating accurate and robust methods to determine vital parameters by means of highly sophisticated image processing techniques. To that aim, vital parameters such as the heart rate, the respiration rate and the oxygen saturation are considered. On the basis of the quantisation of intensity and motion artefacts, a new method, the so-called ratio method, is introduced to determine the heart. In order to eliminate these artefacts another method based on an individual, scene depending skin colour model, an extended KLT tracking, an ICA, a channel selection and an adaptive filtering is presented. The evaluation shows that the mean RMSE is always below a threshold of 3 BPM. The determination of the respiration rate in the visual spectrum is realised by using optical flow, a PCA and an FFT. It can be shown that the mean RMSE is below a threshold of 2.5 breath cycles per minute for all test cases. For the oxygen saturation two setups consisting of one and two cameras respectively are investigated. Determining vital parameters is not limited to the visual spectrum. It is as well feasible to analyse long-wavelength thermal images in order to determine the heart rate and the respiration rate, which was also studied in this thesis. For a realistic evaluation the developed algorithms in the field of AAL, measurements in the AAL living lab of TU Chemnitz are conducted and analysed. It can be demonstrated that the heart rate and the respiration rate can be reliably detected. Moreover, it can be shown that omni-directional cameras can be used in the home environment for vital parameter extraction. Furthermore, this thesis provides the evidence that the determination of the heart rate and the respiration rate is also possible in case of short-wavelength infrared light. Besides the field of AAL, there exist more application areas such as driver monitoring, detection of sudden infant death syndrome, e-rehabilitation or triage in hospital.

Due to the continuous ageing of our society, both the care and the health sector will encounter challenges in maintaining the quality of human care and health standards. While the number of people with diseases such as dementia and physical illness will be rising, we are simultaneously recording a lack of medical personnel such as caregivers and therapists. One possible approach that tackles the described problem is the employment of technical assistance systems that support both medical personnel and elderly living alone at home. This thesis presents approaches to provide assistance for these target groups. In this work, algorithms that are integrated in prototypical assistance systems for vision-based human daily activity, mobility and motion analysis have been developed. The developed algorithms process 3-D point clouds as well as skeleton joint positions to generate meta information concerning activities and the mobility of elderly persons living alone at home. Such type of information was not accessible so far and is now available for monitoring. By generating this meta information, a basis for the detection of long-term and short-term health changes has been created. Besides monitoring meta information, mobilisation for maintaining physical capabilities, either ambulatory or at home, is a further focus of this thesis. Algorithms for the qualitative assessment of physical exercises were therefore investigated. Thereby, motion sequences in the form of skeleton joint trajectories as well as the heat development in active muscles were considered. These algorithms enable an autonomous physical training under the supervision of a virtual therapist even at home. / Aufgrund der voranschreitenden Überalterung unserer Gesellschaft werden sowohl der Pflege- als auch der Gesundheitssektor vor enorme Herausforderungen gestellt. Während die Zahl an vorrangig altersbedingten Erkrankungen, wie Demenz oder physische Erkrankungen des Bewegungsapparates, weiterhin zunehmen wird, stagniert die Zahl an medizinischem Fachpersonal, wie Therapeuten und Pflegekräften. An dieser Stelle besteht das Ziel, die Qualität medizinischer Leistungen auf hohem Niveau zu halten und dabei die Einhaltung von Pflege- und Gesundheitsstandards sicherzustellen. Ein möglicher Ansatz hierfür ist der Einsatz technischer Assistenzsysteme, welche sowohl das medizinische Personal und Angehörige entlasten als auch ältere, insbesondere allein lebende Menschen zu Hause unterstützen können. Die vorliegende Arbeit stellt Ansätze zur Unterstützung der genannten Zielgruppen vor, die prototypisch in Assistenzsystemen zur visuellen, kamerabasierten Analyse von täglichen Aktivitäten, von Mobilität und von Bewegungen bei Trainingsübungen integriert sind. Die entwickelten Algorithmen verarbeiten dreidimensionale Punktwolken und Gelenkpositionen des menschlichen Skeletts, um sogenannte Meta-Daten über tägliche Aktivitäten und die Mobilität einer allein lebenden Person zu erhalten. Diese Informationen waren bis jetzt nicht verfügbar, können allerdings für den Patienten selbst, für medizinisches Personal und Angehörige aufschlussreich sein, denn diese Meta-Daten liefern die Grundlage für die Detektion kurz- und langfristiger Veränderungen im Verhalten oder in der Mobilität, die ansonsten wahrscheinlich unbemerkt geblieben wären. Neben der Erfassung solcher Meta-Informationen liegt ein weiterer Fokus der Arbeit in der Mobilisierung von Patienten durch angeleitetes Training, um ihre Mobilität und körperliche Verfassung zu stärken. Dabei wurden Algorithmen zur qualitativen Bewertung und Vermittlung von Korrekturhinweisen bei physischen Trainingsübungen entwickelt, die auf Trajektorien von Gelenkpositionen und der Wärmeentwicklung in Muskeln beruhen. Diese Algorithmen ermöglichen aufgrund der Nachahmung eines durch den Therapeuten gegebenen Feedbacks ein autonomes Training.