Kiến trúc hệ thống:

  + RFID thụ động gắn trên tường (SmartWall)

  + Đầu đọc RFID thu RSSI từ các thẻ khi có chuyển động

  + Dữ liệu RSSI được xử lý để nhận diện hoạt động như đi bộ, đứng, ngồi, ngã

• Thuật toán học máy:
•   + Sử dụng các mô hình: Decision Tree, Random Forest, SVM, k-NN
•   + Trích xuất đặc trưng từ chuỗi RSSI: trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, entropy
•   + Huấn luyện và kiểm thử trên tập dữ liệu thu từ môi trường thực tế
• Kết quả thử nghiệm:
•   + Độ chính xác nhận diện hoạt động đạt >90% với Random Forest
•   + Hệ thống hoạt động ổn định trong môi trường trong nhà
•   + Không yêu cầu người dùng đeo thiết bị, tăng tính chấp nhận
• Ưu điểm:
•   + Không xâm lấn, không cần thiết bị đeo
•   + Chi phí thấp, dễ triển khai trong nhà ở hoặc viện dưỡng lão
•   + Có thể mở rộng tích hợp với hệ thống nhà thông minh
• Hướng phát triển:
•   + Tăng độ phân giải không gian bằng bố trí thẻ RFID tối ưu
•   + Tích hợp AI để phân tích hành vi phức tạp hơn
•   + Kết nối với hệ thống cảnh báo y tế và hồ sơ bệnh án điện tử