Multi-Modal Deep Learning for Non-Invasive Elder Safety Monitoring and Hybrid Architectures Using Gas Sensor Arrays and Binary Positional IoT Data (مجلة العلوم الشاملة, 2026)
تقارن هذه الدراسة بين بنى LSTM وCNN والبنية الهجينة CNN-LSTM لرصد سلامة كبار السن مع الحفاظ على الخصوصية، وذلك باستخدام بيانات استشعار متعددة الوسائط من مجموعة بيانات UCI Single Elder Home Monitoring (444,631 حالة من قراءات الحركة بالأشعة تحت الحمراء وقياسات الغازات البيئية). وباستخدام تصحيح بيئي قائم على تحليل المكونات الرئيسية (PCA) للحد من انحراف المستشعرات، واستخراج ميزات خاصة بالبنية، ميّزت النماذج بين الأنشطة الطبيعية والشذوذات التي تُهدد السلامة. حققت البنية الهجينة CNN-LSTM أداءً فائقًا (مقياس F1: 0.942 ± 0.018) مقارنةً بـ LSTM المستقلة (0.911) وCNN (0.887)، مستفيدةً من قدراتها المزدوجة في نمذجة التبعية الزمنية وتحديد المواقع المكانية. يُسهم هذا البحث في توفير إطار عمل مُثبت وقابل للتطوير لتحديد مخاطر سلامة كبار السن باستخدام مستشعرات غير بصرية، مما يُزيل ثغرات الخصوصية في المراقبة القائمة على الكاميرات، ويُمكّن من رصد المنازل بشكل موثوق ومستمر لتطبيقات رعاية كبار السن في منازلهم. تكمن الجدة في دمج مصفوفات المستشعرات الكيميائية مع تتبع المواقع ضمن تصميم هجين للتعلم العميق، حيث يعزز تصحيح الانحراف المدفوع بتحليل المكونات الرئيسية الموثوقية، ويؤسس دمج استخلاص الميزات المكانية مع النمذجة الزمنية أساسًا يولي الخصوصية أولوية قصوى لتقنيات المساعدة من الجيل التالي. يُعزز هذا النهج حلولًا أخلاقية تدعم الحياة المستقلة دون المساس بالكرامة، ويتصدى بشكل مباشر لتحديات الشيخوخة السكانية العالمية من خلال ابتكار تقني قوي في أنظمة المعيشة المساعدة المُحيطة لرعاية كبار السن.
Keywords: مراقبة سلامة كبار السن، التعلم العميق متعدد الوسائط، الشبكات العصبية طويلة المدى (LSTM)، الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ، البنى الهجينة، مصفوفات مستشعرات الغاز، إنترنت الأشياء، الاستشعار غير الجراحي، كشف الشذوذ في النشاط، في مكان الإقامة