Wearable tracker for the elderly people: GPS positioning data collection and analysis

With the growth of the elderly population, the care and monitoring of the health of an elderly person become increasingly crucial challenges for families and nations. A wearable tracker is undoubtedly a useful tool to locate an elderly person in real-time and continuously collect positioning data. By analyzing this data, it is possible to understand the activities carried out by the elderly person outside the home. In this thesis, we propose an approach to analyze the collected positioning data using an algorithm that detect stay points. Subsequently, habit analysis is conducted through the clustering of the determined stay points, distinguishing areas frequently visited by the elderly person from those visited casually. Finally, the collected positioning data are divided into different paths to extract information about daily movements. By implementing the necessary programs to collect and analyze positioning data, we conducted the experiment using a wearable tracker. The obtained results are positive, and the proposed algorithms have proven to be efficient in analyzing positioning data.

Con la crescita della popolazione anziana, la cura e il monitoraggio della salute di una persona anziana diventano sfide sempre più cruciali per le famiglie e le nazioni. Un tracker indossabile è sicuramente uno strumento utile per localizzare in tempo reale di una persona anziana e permette di raccogliere continuamente i dati sulla posizione. Analizzando questi dati, è possibile conoscere le attività svolte dalla persona anziana fuori casa. In questa tesi, proponiamo un approccio per analizzare i dati di posizionamento raccolti utilizzando un algoritmo che determina i punti di sosta, chiamati "stay points". Successivamente, l'analisi delle abitudini viene effettuata attraverso il clustering dei "stay points" determinati, distinguendo così le aree frequentemente visitate dalla persona anziana da quelle visitate casualmente. Infine, i dati di posizionamento raccolti sono suddivisi in diversi percorsi per estrarre informazioni sugli spostamenti giornalieri. Implementando i programmi necessari per raccogliere e analizzare i dati di posizionamento, abbiamo condotto l'esperimento utilizzando un tracker indossabile. I risultati ottenuti sono positivi, e gli algoritmi proposti si sono dimostrati efficienti nell'analizzare i dati di posizionamento.